リアルタイム生産モデル - ベンチマークテストとの違いは？

        
リアルタイム生産モデルとベンチマークテストとは？
      
    リアルタイム生産モデルは、生産中に収集されたデータを用いて、現在の生産能力を分析し、将来の生産量を予測することを可能にするモデルである。これは、生産を最適化し、パフォーマンスを「プレリリース」評価することを意図したモデルであり、パフォーマンス予測ツールであることを意味する。生産モデルにはさまざまな形態がありますが、生産モデリングの手法の1つとして人気が高まっているのが機械学習アルゴリズムです。機械学習アルゴリズムは、過去のデータから学習し、過去のデータから学んだ教訓に照らして現在の生産状況について評価と予測を行うことにより、生産モデルを作成します。 

 

この記事では、生産モデルの例として、テキスト分析のための機械学習について説明する。この種の機械学習生産モデルは、次のような形をとる：

• 制作プロセス：テキストデータ、つまり記事の分析。
• 生産物／アウトプット：最も重要なものを簡潔にまとめたもの。
  記事中の重要な事実
• 生産モデル：機械学習アルゴリズムを適用した。
  の記事を参照されたい。

この生産モデルは、過去の記事から関連情報を学習し、この学習した情報を新しい記事の要約に適用する。リアルタイムの生産モデルとは異なり、ベンチマークテストは生産の最終アウトプットを遡及的に評価するために使用される。生産工程と最終製品の両方のデータが収集され、製品の品質と性能を決定するために、このデータを使って標準的な一連のテストが実行される。ベンチマークテストは、他社の類似製品を "打ち負かす "か、以前の性能ベンチマークを "上回る "ことを目標とする競争ベースのもので、"発売後 "の性能を測定する。

ベンチマークテストには以下が含まれる：

• 生産期間中、あらかじめ決められたタイミングでデータを収集する。
• 繰り返し可能なデータの収集 - すべての生産と製品について同じデータを収集する。
• あらかじめ定義され、標準化された一連のテストをデータに対して実行する。
• 最終製品を採点し、他の製品と比較する。

ベンチマークテストとプロダクションモデルの全体的な重要な違いは、"自分の製品が他の製品に対してどの程度のパフォーマンスを示したか "と "可能な限り最高の製品を生産するために、現在の生産をどのように最適化できるか "を問うことの違いである。

1.データの必要性 - リアルタイム生産モデルに必要なデータとは？

    
よく開発され、訓練された生産モデルは、豊かな恩恵をもたらす。開発不十分なモデルは、誤解を招きやすい、偏った、あるいはナンセンスな結果を生み出す可能性がある。プロダクション・モデルの品質を決定する要因は、それを訓練するために使用されるデータの品質である。どのような機械学習アルゴリズムを作成する場合でも、常に問題となるのは、モデルを適切に学習させるために、何が、どれだけのデータを必要とするかということである。

テキスト分析に必要なデータは、以下のように分けられる：

• 例えば、学術論文か新聞かブログか？
• つまり、記事内のどの単語、単語の組み合わせ、単語の定義が最も関連性があるのか？
• アルゴリズムがトレーニングに使用する記事の数は？

一般的に、トレーニングデータは多ければ多いほどよく、データにはできるだけ多くのコンテキストが必要である。さらに、トレーニングデータは現在のユースケースにマッチしていなければならない。つまり、分析するテキストが科学的なブログ記事である場合、生産モデルのトレーニングデータには、科学的な記事と関連するブログ記事の両方を含める必要があります。トレーニングデータの分布が分析対象のテキストの主題に近ければ近いほど、要約情報はより良くなる。

2.データチューニング - 生産モデルのトレーニングデータはどのように収集されるか？

    データチューニングとは、ベンチマークテストにどのようなデータをどのように入力するかということである。

プロダクションモデル。これはベンチマークテストにとっては簡単なことです。本番中に収集するデータと、それを収集する頻度を決定します。ベンチマークテストに必要なデータは、過去のベンチマークテストの相対精度から導き出されます。


これと対照的なのが生産モデリングで、機械学習アルゴリズムを使って生産中の出力を予測する。この場合、データチューニングとは、生産モデルを訓練するために収集する適切なデータを見つけることである。この場合
テキスト分析、これには以下が含まれる：

• 十分な数の関連記事を選ぶこと。
• 最も関連性の高い情報を伝える単語、単語のグループ、単語の定義。
• 記事からの学習 - データセットを繰り返し、辞書のどの部分集合が情報の最良の要約を捕らえるかを発見する。
• この語彙を新しい記事に適用する。

3.データの不均衡 - リアルタイム生産モデルのための適切なトレーニングデータはどのように選択されるか？

    
リアルタイム生産モデルのトレーニングデータセットを調整するのは簡単なことではない。トレーニングのために収集されたデータのすべてが有用であるとは限らない。データは要約されるテキストに関連している必要があるが、関連する情報の限られたサブセットを見つけるほど特定的ではなく、また、多くの情報を見つけるほど曖昧でもない。さらに、訓練データには常に不均衡が存在する。ある特定のユースケースを対象とした十分な規模のトレーニングデータセットを見つけることはまず不可能であるため、トレーニングデータは、調査対象のトピックの分布に最も合うように、トピック間でバランスを取らなければならない。

トレーニングデータの選択には、次のような落とし穴がある：

• 入力記事の範囲が広すぎるため、要約が長すぎたり曖昧になったりする。
• 入力記事の範囲を狭めすぎると、重要な情報が欠落した要約になってしまう。
• 質の低い記事、つまりオピニオンベースの情報源を選ぶと、偏った要約になる。
• 入力記事に適用する語彙を誤って選択し、無意味な要約を導く。

適切なトレーニングデータセットを見つけるのは簡単なことではなく、トレーニングデータの量、トレーニングデータの関連性、最適なコンテキストにおけるトレードオフが必要になる。

4.新しいボキャブラリー - さまざまな生産モデルにトレーニングデータをどのように適用するか？

    
適切なトレーニングセットを見つけ、このトレーニングセットを与えられたユースケースに合わせてチューニングすることは、高価で時間のかかる作業となります。トレーニングセットの開発に関連するコストは、アプリケーション間でトレーニングデータを拡張したいという願望を生む。理想的には、1つの記事セットでトレーニングされた生産モデルを、他のアプリケーションに拡張することである。目標は、複数のプロダクションモデルのユースケースに適用できるように、トレーニングデータを収集し、整理し、コンテキストを与えることである。

しかし、新しいプロダクション・モデルは古いプロダクション・モデルの文脈を理解することができない。古いモデルが学習していない語彙内の新しい単語は、それぞれ精度の低下を引き起こす。そのため、テキスト分析プロダクションモデルは、再チューニング、つまり新しい語彙を与えてトレーニングする必要がある。しかし、古い生産モデルが新しいドメインにまったく適用できないというわけではない。ユースケース間の精度の低下を軽減するために、以下のようないくつかの戦略が存在する：

• 学習データの語彙を、特定の文字の組み合わせや頻度の高い単語などのサブグループに分解する。
• コ・トレーニング：各記事について2つの異なるコンテキストでトレーニングデータセットを作成する。
• Trimmed Loss Minimization：どの記事が全体的な精度の損失を減らすかを推定することで、新しいモデルを訓練する記事のサブセットを決定する。

5.タイムレイテンシー - 生産モデルの実行時間

    
リアルタイム生産モデルは、利用可能な最新の生産データを活用するため、しばしば「リアルタイム」という名称を持つが、実際には多くの時間スケールで実行することができる。例えば、ある生産モデルは情報の傾向を分析するように設計されているため、数日分のトレーニングデータが必要になる。しかし、一度実行すれば、このプロダクション・モデルは新しいデータを分析するために数分で実行できる。

 

テキスト分析の待ち時間は、モデルに何を期待するかに関係する：

• 生産モデルのトレーニングにかかる時間／トレーニングデータの収集量は？
• 1時間ごと、1日ごと、1週間ごとなど、どの程度の頻度でパフォーマンスを予測する必要があるのか？
• 短いブログ、雑誌記事、本の章など、どの程度のデータをモデルにするのか？
• 人間との対話はどの程度必要か-モデル出力の正確性をチェックし、人間のオペレーターが解釈する頻度は？

プロダクション・モデリングは、プロアクティブに、つまり予測的にパフォーマンスを測定する。より良い最終製品を作る方法を決定するために、「カーブを先取り」してパフォーマンスを評価する。テキスト分析の例では、生産モデルは、テキスト記事に含まれるどの情報が特定のアプリケーションに最も関連するかを予測します。プロダクションモデルが実行され、製品が生成されると、ベンチマークテストを実行して最終製品の価値を評価することができる。生産モデルは、以下のようないくつかの重要な利点を提供します：

• 生産時に生産方法が最適化されるため、生産コストが削減される。
• データに対するオペレータの相互作用が減少するため、出力の偏りが減少する。
• 本番中に多くのトレーニングデータが蓄積されるため、時間の経過とともに精度が向上。
• 生産に対する変更をリアルタイムで行うことができるため、敏捷性が向上する。

機械学習アルゴリズムがますます洗練されるにつれて、生産モデリングは生産にとって有益なだけでなく、不可欠なツールになるだろう。したがって、生産モデリングの早期導入は、非常に高い報酬が得られる可能性がありながらリスクが低く、生産モデルは将来の生産方法を形成する上で重要な役割を果たすだろう。

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