Comment construire déployables modèles d'analyse prédictive
Construire un modèle de l'analyse prédictive ne se traduit pas automatiquement par le déploiement de ce modèle en production. Un modèle peut avec succès et avec précision prédire l'issue ouvrable suivant et ne pas être déployable. (Un exemple serait un modèle qui rend le droit prévision, mais prend plus de temps pour le faire que la fenêtre d'opportunité permet.)
Cette limitation pourrait être en raison de contraintes opérationnelles telles que les processus complexes, grands ensembles de données, ou des environnements de données hétérogènes qui nécessitent des efforts considérables pour intégrer. D'autres obstacles peuvent inclure des problèmes de performance, ou l'énorme quantité de temps et les données nécessaires pour prendre des décisions particulières.
Afin d'assurer un déploiement réussi du modèle prédictif vous construisez, vous aurez besoin de penser à un déploiement très tôt. Les intervenants de l'entreprise doit avoir son mot à dire dans ce que le modèle final ressemble. Ainsi, au début du projet, être sûr que votre équipe discute la précision requise du modèle prévu et la meilleure façon d'interpréter ses résultats.
Modélisateurs de données doivent comprendre les objectifs d'affaires le modèle cherche à atteindre, et tous les membres de l'équipe doivent se familiariser avec les mesures contre lesquelles le modèle sera jugée. L'idée est de faire que tout le monde est sur la même page, travailler pour atteindre les mêmes objectifs, et en utilisant les mêmes paramètres pour évaluer les avantages du modèle.
Gardez à l'esprit que l'environnement opérationnel du modèle sera sans doute différent de l'environnement de développement. Les modeleurs doivent connaître toutes les conditions requises pour un déploiement réussi de la production avant de pouvoir construire un modèle qui va travailler effectivement sur les systèmes de production. Les contraintes de mise en œuvre peuvent devenir des obstacles qui viennent entre le modèle et son déploiement.
Comprendre les limites de votre modèle est également essentiel pour garantir son succès. Portez une attention particulière à ces limitations typiques:
Le temps le modèle prend pour exécuter
Les données du modèle BESIONS sources, les types et volumes
La plate-forme sur laquelle réside le modèle
La communication est un aspect permanent de développement et de déploiement d'un modèle d'analyse prédictive: Vous devez vous assurer que les sorties du modèle ne sont pas seulement fournis, mais aussi correctement interprétés et expliqués clairement à l'entreprise stakeholders- le buy-in nécessaire pour un déploiement opérationnel en dépend.
Idéalement, le modèle a plus de chances de se déployer si
Il découvre des modèles dans les données qui ont été jusque-là inconnue.
Il peut être facilement interprété les parties prenantes de l'entreprise.
Les motifs récemment découverts font réellement sens businesswise et offrent un avantage opérationnel.
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