Сравнительный анализ традиционных методов прогнозирования и методов машинного обучения

Введение

Прогнозирование с помощью машинного обучения – это процесс, который использует специальные алгоритмы для обучения на основе данных и составления прогнозов о будущих событиях.

Такие компании, как Walmart, IBM и другие используют прогнозирование для всего: от прогнозирования спроса до прогнозирования ценовых тенденций. Модели машинного обучения, такие как нейронные сети, могут учитывать гораздо больше данных, что позволяет создавать более точные предиктивные модели.

В этой статье мы рассмотрим основные причины, по которым машинное обучение является лучшим предсказателем, чем традиционные методы.

Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое определяется как процесс обучения компьютера обучению на основе данных. Он делает это путем выявления закономерностей и взаимосвязей в обучающих данных, чтобы компьютер мог делать прогнозы о будущих значениях и событиях. В то время как традиционные методы используют набор предопределенных правил для составления прогнозов, машинное обучение способно учиться и адаптироваться на основе любого объема данных.

Машинное обучение может использоваться для различных целей, таких как прогнозирование поведения потребителей, понимание рыночных тенденций, прогнозирование продаж или даже прогнозирование того, когда сервер может выйти из строя. Фактически, его можно использовать для любой проблемы, где есть данные временного ряда и цель предсказать будущее.

Традиционные методы прогнозирования

Чтобы понять, почему машинное обучение лучше подходит для прогнозирования, сначала рассмотрим некоторые традиционные методы прогнозирования временных рядов, такие как скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание и ARIMA.

Скользящая средняя

Скользящее среднее – это способ сглаживания данных путем вычисления средневзвешенного значения прошлых значений. Это может быть полезно для устранения шума из данных и выявления тенденций. Однако оно также может быть восприимчиво к выбросам и не может учитывать сезонность.

Предположим, у нас есть данные о продажах за 5-летний период:

• 2020 $3 млн.
• 2021: $6 млн.
• 2022: $7 млн.
• 2023: $8 млн.
• 2024: $11 млн.

Прогноз на 2025 год составляет $7,2 млн, полученный из простого среднего значения за последние пять лет. Однако это не учитывает тот факт, что продажи растут с каждым годом.

Скользящая средняя обычно используется для сглаживания ряда данных. Существует несколько различных типов скользящих средних, в том числе:

• Простое Скользящее Среднее (SMA).
• Сглаженное Скользящее Среднее (SMMA).
• Взвешенное Скользящее Среднее (WMA).
• Экспоненциальное Скользящее Среднее (ЕМА).

Самый базовый тип скользящей средней – это простая скользящая средняя (SMA), которая рассчитывается путем взятия среднего значения заданного количества точек данных, прошлых и настоящих. Взвешенная скользящая средняя (WMA) учитывает относительную важность каждой точки данных, придавая большее значение недавним точкам данных.

Они обычно используются на финансовых рынках для сглаживания колебаний цен и получения более четкой картины тренда.

Экспоненциальное сглаживание

Экспоненциальное сглаживание – это метод прогнозирования, который учитывает как прошлые данные, так и недавние тенденции. Он использует средневзвешенное значение для расчета прогноза, при этом больше веса придается недавним данным. Это называется экспоненциальным сглаживанием, поскольку оно присваивает экспоненциально меньшие веса более старым наблюдениям. Это может помочь устранить эффекты выбросов.

Обычно это используется для прогнозирования ближайшего будущего, и существует также несколько типов экспоненциального сглаживания, в том числе:

• Простое Экспоненциальное Сглаживание (SES).
• Двойное Экспоненциальное Сглаживание (DES).
• Тройное Экспоненциальное Сглаживание (TES).

ARIMA

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) – еще одна модель, которая использует прошлые данные для прогнозирования будущих событий. Это более сложный метод, который включает в себя выполнение внутренней регрессии в пределах того же временного ряда вместо прогнозирования другого временного ряда.

Эти традиционные методы требуют длительной ручной работы и инженерии данных, что может быть сложным и дорогим. Машинное обучение, с другой стороны, способно автоматически учиться на данных и делать прогнозы без какого-либо вмешательства человека.

Оно может легко обрабатывать большие объемы данных и может определять закономерности и взаимосвязи, которые люди никогда не смогут найти. Расширение ARIMA, называемое SARIMA (или Seasonal ARIMA), поддерживает одномерные временные ряды данных с сезонным компонентом.

Методы машинного обучения

Давайте рассмотрим основные причины, по которым машинное обучение является лучшим предсказателем, чем традиционные методы.

1. Машинное обучение может выявлять закономерности, которые слишком сложны для наблюдения человеком

Одним из ключевых преимуществ машинного обучения является то, что оно может выявлять закономерности, которые слишком сложны для наблюдения человеком. Традиционные методы прогнозирования ограничены объемом данных, которые могут быть обработаны и проанализированы человеком.

Например, предположим, что мы хотим спрогнозировать цены на фондовом рынке. Традиционные методы полагаются на аналитиков, которые выявляют закономерности на рынке и делают прогнозы на основе исследований. Однако людям часто сложно определить все факторы, влияющие на цены акций. Машинное обучение может очень быстро анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности, которые не видны людям. Это может привести к более точным прогнозам, чем традиционные методы.

2. Машинное обучение может делать прогнозы на основе гораздо большего набора данных, чем традиционные методы

Машинное обучение также может делать прогнозы на основе гораздо большего набора данных, чем традиционные методы.

Рассмотрим задачу прогнозирования продаж. Традиционный метод, такой как анализ тенденций, может учитывать только прошлые данные о продажах для составления прогноза. С другой стороны, машинное обучение может анализировать данные из социальных сетей, отзывов клиентов и других источников для составления более точного прогноза.

В дополнение к данным временных рядов модели машинного обучения могут учитывать данные о цепочке поставок и другие реальные показатели, обеспечивая большую точность прогнозирования спроса. Традиционное прогнозирование временных рядов не оправдывает ожиданий, когда дело касается больших данных.

3. Машинное обучение не так подвержено влиянию человеческих эмоций или субъективных мнений

Одним из самых больших недостатков традиционных методов прогнозирования является то, что они предвзяты из-за человеческих эмоций и субъективных мнений. Это может привести к неточным прогнозам, поскольку люди часто находятся под влиянием своих личных предубеждений и эмоций. Машинное обучение не так предвзято из-за человеческих эмоций или субъективных мнений, что приводит к более точным прогнозам.

Рассмотрим пример компании, которая рассматривает возможность открытия нового магазина. Традиционные методы прогнозирования могут быть предвзятыми из-за личных предубеждений людей, делающих прогнозы.

Например, они могут с большей вероятностью предсказать, что магазин будет успешным, если они лично в него вложились, независимо от доказательств. Машинное обучение, с другой стороны, не будет подвержено влиянию этих личных предубеждений и будет делать более точные прогнозы

Конечно, модели МО также могут быть предвзятыми, если данные, используемые для обучения моделей, имеют предвзятость. Однако, убедившись, что вы используете непредвзятые данные, вы можете положиться на перекрестную проверку, чтобы узнать, является ли модель, которую вы создаете, точной.

4. Машинное обучение может быстро адаптироваться к изменениям

Машинное обучение также может адаптироваться к изменениям в наборе данных, тогда как традиционные методы могут со временем стать менее точными. По мере изменения набора данных машинное обучение соответствующим образом адаптирует свои прогнозы. Это гарантирует, что прогнозы всегда будут точными и актуальными. Традиционные методы, с другой стороны, могут со временем стать менее точными по мере изменения набора данных.

Например, предположим, что у вас есть набор данных, состоящий из данных о покупках клиентов. Со временем клиенты в этом наборе данных могут измениться. Традиционный подход заключается в перестройке прогноза с новым набором данных, что затем даст новые предсказания. Однако, если вы используете машинное обучение, модель может автоматически адаптироваться к новому набору данных.

5. Машинное обучение не так легко поддается манипуляциям, как традиционные методы

Машинное обучение также менее легко поддается манипуляциям, чем традиционные методы. Поскольку машинное обучение опирается на алгоритмы для составления прогнозов, манипулировать прогнозами гораздо сложнее, чем манипулировать прогнозами, сделанными традиционными методами. Это приводит к более точным прогнозам.

6. Машинное обучение – более эффективное использование ресурсов

Машинное обучение – более эффективное использование ресурсов, чем традиционные методы. Традиционные методы часто требуют большого объема ручной работы, которая может быть трудоемкой и дорогостоящей. Современный руководитель понимает, что для сохранения конкурентоспособности ему необходимо сосредоточиться на использовании технологий для получения конкурентного преимущества. Машинное обучение может автоматизировать процесс составления прогнозов, что является более эффективным использованием ресурсов.

7. Машинное обучение более доступно, чем традиционные методы

Машинное обучение также более доступно, чем традиционные методы. Традиционные методы часто требуют специальных знаний и обучения. Машинное обучение, с другой стороны, становится более доступным по мере развития технологий. Сейчас существует множество программных платформ, которые позволяют любому человеку создавать модели машинного обучения без каких-либо предварительных знаний или опыта.

Процесс прогнозирования с помощью машинного обучения состоит из четырех основных этапов: сбор данных, предварительная обработка данных, обучение модели и оценка модели.

Естественно, первым шагом является сбор данных, поскольку данные питают все модели машинного обучения. Добыча данных относится к процессу сбора и анализа исторических данных из различных источников, будь то scraping в Интернете, извлечение информации из форм или просто соответствующих таблиц Excel. Модели временных рядов требовательны к форматированию данных, поэтому в данных должны быть четкие «временные шаги».

Предварительная обработка данных очищает и подготавливает данные для использования в алгоритме машинного обучения. Этот шаг включает в себя такие вещи, как удаление шумных данных, стандартизация данных, проектирование признаков и преобразование данных в формат, который может понять алгоритм. Даже традиционные статистические методы требуют предварительной обработки данных.

Традиционно для выполнения предварительной обработки данных с помощью таких инструментов, как Python, требовались технические таланты. Однако с появлением платформ самообслуживания, бизнес-пользователи теперь могут легко очищать и подготавливать свои данные без помощи ИТ-отдела. Это увеличило внедрение прогнозирования машинного обучения в бизнес-средах.

Как только данные готовы, алгоритм машинного обучения обучается на них. Это включает выбор типа модели и настройку ее параметров. После обучения модель используется для прогнозирования будущих событий. Затем производительность модели оценивается путем сравнения ее прогнозов с фактическими результатами.

Современные системы создают ряд моделей машинного обучения в фоновом режиме для любой заданной проблемы, чтобы максимизировать точность. В зависимости от набора данных это включает деревья решений, модели ARIMA, сети с долговременной краткосрочной памятью, рекуррентные нейронные сети (RNN), LSTM и другие методы глубокого обучения. Различные методы оптимизации используются в этих методах машинного обучения, обеспечивая большую точность, чем при использовании только одной модели.

Раньше компаниям приходилось нанимать специалистов по данным, чтобы использовать такие инструменты, как TensorFlow и Keras для создания этих моделей, но теперь любой нетехнический бизнес-профессионал может создавать и развертывать модели в несколько кликов.

Предположим, мы хотим спрогнозировать доход компании. Этап предварительной обработки данных будет включать удаление любых шумных данных, таких как ошибки в данных о продажах, и стандартизацию данных, чтобы все значения имели одинаковую шкалу. Этап обучения модели будет включать поиск закономерностей в данных для построения модели, которая может предсказывать будущий доход. Этап оценки модели будет включать сравнение прогнозов модели с фактическими результатами по доходу.

Машинное обучение становится все более важным инструментом прогнозирования. Понимая, как оно работает, вы можете воспользоваться его возможностями для более точных прогнозов для вашего бизнеса.

Заключение

Прогнозирование с помощью машинного обучения может делать прогнозы о будущих событиях, которые гораздо точнее, чем прогнозы, сделанные людьми. Ключ к этой точности – способность машины учиться на огромных объемах данных.

Машинное обучение может предсказывать тенденции фондового рынка, погодные условия или даже распространение заболеваний. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные из социальных сетей и других источников для выявления закономерностей передачи заболеваний. Это позволяет должностным лицам здравоохранения разрабатывать подробные планы по смягчению распространения заболеваний.

Различные предприятия также могут использовать машинное обучение для улучшения прогнозирования. Например, розничный бизнес может использовать машинное обучение для прогнозирования того, сколько запасов ему понадобится для удовлетворения спроса клиентов. Это позволит предприятию избежать дефицита и упущенных продаж.