O modelo de linha de base levará você apenas menos de um décimo do tempo, mas pode derivar mais de 90% dos resultados.
Começando com um modelo de linha de base, você pode primeiro entender o gargalo do problema!
Modelos de linha de base colocam modelos complexos em um dilema
- Nível de desempenho padrão disponível
- Índice de desempenho humano
- Nível de desempenho implantável
Desempenho de geração automática razoável: o resultado que pode ser obtido com um modelo relativamente simples. Por meio desse importante valor de referência, podemos avaliar se um modelo complexo tem um bom desempenho e não devemos mais lutar entre precisão e complexidade.
Modelos de linha de base são mais fáceis de implantar
beneficiar:
- Treinamento rápido: pode obter feedback de desempenho rapidamente.
- Mais fácil de estudar: Isso significa que a maioria dos erros encontrados pode ser mais fácil de localizar, se é um defeito no modelo ou um erro nos dados.
- Inferência rápida: a implantação do modelo de linha de base não requer muitas modificações arquitetônicas e não causa riscos potenciais.
Depois de criar e implantar o modelo de linha de base, você está no melhor ponto de decisão para a próxima etapa.
O modelo de linha de base permitirá que você obtenha rapidamente resultados de benchmark de desempenho
O modelo de linha de base pode ajudá-lo a entender os dados
Se o modelo de linha de base selecionado tiver um bom desempenho, então você se ajudou a resolver a maioria das dificuldades na construção de um modelo complexo; por outro lado, encontrar erros no processo de construção de um modelo de linha de base é muito construtivo para descobrir desvios e erros específicos nos dados.
Muitos problemas que atrapalham o processo de aprendizado de máquina são frequentemente devido à falha em entender e preparar os dados, ao invés de escolher um modelo mais complexo.
O modelo básico pode ajudá-lo a entender a tarefa
O modelo de linha de base também pode ajudá-lo a entender qual parte do conteúdo é mais difícil e qual parte é mais fácil. Dessa forma, você também pode localizar qual aspecto do modelo deve ser aprimorado para resolver melhor a parte difícil.
A maioria dos problemas de aprendizado de máquina segue o teorema " Não existe almoço grátis no mundo ": não há solução que possa resolver todos os problemas. O verdadeiro desafio é escolher entre várias arquiteturas, determinar a estratégia apropriada e escolher o modelo mais adequado para extrair e utilizar a estrutura de dados de destino.
Quando não escolher um modelo de linha de base
Para algumas tarefas, é realmente difícil construir um modelo de linha de base eficaz. Se você tentar separar o conteúdo da fala de diferentes pessoas em uma gravação ( efeito coquetel ), poderá ter que começar com um modelo complexo para obter resultados satisfatórios.
Nesses casos, em vez de simplificar o modelo, é mais apropriado simplificar os dados. Em outras palavras, deixe esse modelo complexo ajustar-se a uma parte muito pequena do conjunto de dados existente. Se o desempenho do modelo for forte o suficiente, isso deve ser fácil; mas se o desempenho não for satisfatório, talvez você precise tentar outro modelo.
Em conclusão
As pessoas tendem a ignorar soluções simples se tiverem soluções mais poderosas. Mas, na maioria das áreas de aprendizado de máquina, começar pelo básico costuma ser mais valioso .
Embora aprender a implementar modelos complexos seja realmente difícil, o maior desafio para engenheiros de aprendizado de máquina é realmente como escolher uma estratégia de modelagem para uma tarefa específica .
Usar um modelo simples primeiro pode ajudar em grande medida; se o desempenho não for satisfatório, então, ao usar um modelo mais complexo, você pode evitar os problemas que foram encontrados no modelo de linha de base, de modo a obter um melhor efeito de modelagem.
O modelo de linha de base representa o grupo de controle, a linha de base, que é o modelo a ser comparado no futuro.