Προγνωστικό Analytics: Γνωρίζοντας πότε να ενημερώσετε το μοντέλο σας - dummies

Όσο περισσότερο μπορεί να μην σας αρέσει, η δουλειά της προγνωστικής σας δεν τελειώνει όταν το μοντέλο σας είναι ζωντανό. Η επιτυχής ανάπτυξη του μοντέλου στην παραγωγή δεν είναι καιρός για χαλάρωση. Θα χρειαστεί να παρακολουθείτε στενά την ακρίβεια και την απόδοση του με την πάροδο του χρόνου. Ένα μοντέλο τείνει να υποβαθμιστεί με την πάροδο του χρόνου (μερικά γρηγορότερα από άλλα). και από καιρού εις καιρόν απαιτείται μια νέα έγχυση ενέργειας για να διατηρηθεί αυτό το μοντέλο. Για να παραμείνει επιτυχής, ένα μοντέλο πρέπει να επανεξεταστεί και να αξιολογηθεί εκ νέου υπό το πρίσμα νέων δεδομένων και μεταβαλλόμενων συνθηκών.

Αν αλλάξουν οι συνθήκες έτσι ώστε να μην ταιριάζουν πλέον στην αρχική εκπαίδευση του μοντέλου, τότε θα πρέπει να επανεκπαιδεύσετε το μοντέλο για να καλύψετε τις νέες συνθήκες. Αυτές οι απαιτητικές νέες συνθήκες περιλαμβάνουν

• Μια συνολική αλλαγή στον επιχειρησιακό στόχο
• Η υιοθέτηση - και η μετάβαση σε - νέα και ισχυρότερη τεχνολογία
• Η εμφάνιση νέων τάσεων στην αγορά
• πλησιάζοντας

Μείνετε στην κορυφή των μεταβαλλόμενων συνθηκών αναβαθμίζοντας και δοκιμάζοντας τακτικά το μοντέλο. να το ενισχύσει όποτε χρειάζεται.

• Παρακολουθήστε την ακρίβεια του μοντέλου σας για να εντοπίσετε τυχόν υποβάθμιση της απόδοσής του με την πάροδο του χρόνου.
• Αυτοματοποιήστε την παρακολούθηση του μοντέλου σας αναπτύσσοντας προσαρμοσμένες εφαρμογές που αναφέρουν και παρακολουθούν την απόδοση του μοντέλου.

Η αυτοματοποιημένη παρακολούθηση εξοικονομεί χρόνο και σας βοηθά να αποφύγετε λάθη στην παρακολούθηση της απόδοσης του μοντέλου.