Від МГУА до нейромереж.

Привіт привіт.

У своїй багаторічній практиці (мій профіль) я мав змогу спостерігати, як змінювалися підходи до побудови математичних моделей. Метод групового урахування аргументів (МГУА або GMDH), використаний мною в університеті для отримання PhD, був спрямований на автоматизацію створення прогнозних моделей на основі обмежених даних. Завдяки своїй структурованості, простоті інтерпретації та здатності будувати моделі високої точності, МГУА став революційним для того часу. І хоча я вже кодив на С++ моделі МГУА вимушений був реалізовувати на  мові FORTRAN. До речі супер-мова для великих розрахунків, чи вам відомий тільки Pascal?)

Зі зростанням обчислювальної потужності та кількості доступних даних з’явилися нові виклики. Відкриття в області глибокого навчання та розвиток нейронних мереж дали поштовх новій епосі аналізу даних. 

Від МГУА до глибокого навчання

МГУА був і залишається потужним інструментом для автоматизованого пошуку моделей. Його ключові особливості, такі як еволюційний підхід до побудови моделі та поступове ускладнення структури, багато в чому передбачили методи сучасного машинного навчання. 

Наприклад:

1. Ітеративне покращення моделі. У МГУА моделі створюються поступово, шляхом збільшення числа змінних чи ступеня поліномів. У нейронних мережах це можна порівняти з поступовим налаштуванням ваг шляхом ітеративного градієнтного спуску.

2. Скорочення перенавчання. В МГУА ми вводили механізм контролю складності, щоб уникнути перенавчання (наприклад, через крос-валідацію). У нейронних мережах подібні завдання вирішуються методами регуляризації (L1, L2, Dropout тощо).

3. Оптимальний вибір змінних. Якщо в МГУА автоматичний відбір змінних базувався на аналізі їх впливу на модель, у нейронних мережах це вирішується за рахунок оптимізації ваг, які фактично визначають "корисність" кожної ознаки.

Проте в сучасному світі, де дані стають усе складнішими й багатовимірними, можливості МГУА виявилися обмеженими. Тут на сцену вийшли нейронні мережі.

Практичне використання нейронних мереж

Розглянемо задачу прогнозування споживання електроенергії в масштабах міста на основі даних про погоду, годину доби, день тижня та історичних значень споживання. Ця задача включає нелінійні залежності та складні взаємодії між змінними, що робить її ідеальною для застосування нейронних мереж.

Підхід до вирішення

1. Підготовка даних:

   - Нормалізуємо змінні (температура, вологість, тощо) для того, щоб ваги нейромережі були порівняними за масштабами.

   - Визначаємо часові вікна для прогнозування (наприклад, на основі останніх 24 годин прогнозуємо наступну добу).

2. Архітектура нейронної мережі:

   - Рекурентна нейронна мережа (RNN) або LSTM використовується для обробки часових рядів.

   - Додаємо кілька шарів, щоб захопити як короткострокові, так і довгострокові залежності.

3. Навчання:

   - Використовуємо функцію помилки MSE (середньоквадратична помилка).

   - Налаштовуємо модель за допомогою алгоритму Adam, який є оптимізованою версією градієнтного спуску.

4. Оцінка:

   - Перевіряємо модель на тестовій вибірці, оцінюючи її точність та стабільність.

Перехід від МГУА до нейронних мереж ілюструє еволюцію інструментів обробки даних. Якщо МГУА є "розумним вчителем", який ретельно обирає змінні, то нейронні мережі нагадують "мозок", що самостійно шукає закономірності в складних структурах даних. У сучасному світі ці два методи не є взаємовиключними: у задачах, де важлива інтерпретація, я все ще звертаюся до МГУА, а там, де потрібна точність і адаптивність - використовую силу нейронних мереж. 

Знавець МГУА, ймовірно, має більше шансів успішно перейти до використання нейронних мереж, ніж людина, яка про МГУА нічого не знає. Це пояснюється низкою причин, пов’язаних із фундаментальним розумінням процесів моделювання та аналізу даних. Давайте розглянемо ключові аргументи.

 1. Глибоке розуміння основ моделювання

Метод МГУА вимагає:

- Аналізу залежностей між змінними.

- Роботи з даними: підготовки, відбору змінних, усунення мультиколінеарності.

- Побудови моделей, орієнтованих на баланс між складністю та точністю (схожість із регуляризацією в нейромережах).

Ці знання є базою для розуміння принципів роботи нейронних мереж, таких як оптимізація функції втрат, проблема перенавчання та вплив змінних на результати.

 2. Логічний зв’язок між підходами

МГУА та нейронні мережі мають схожість у деяких аспектах:

- Ітеративний підхід. В обох методах ідея побудови оптимальної моделі полягає в поступовому вдосконаленні (хоча в нейромережах це робиться за допомогою градієнтного спуску).

- Адаптація до даних. У МГУА це автоматичний вибір змінних, у нейромережах — оптимізація ваг.

- Контроль складності. МГУА робить це через критерії моделі, а в нейромережах використовуються регуляризація, Dropout, рання зупинка.

Знавець МГУА зможе швидко зрозуміти ці аналогії та ефективно використати попередній досвід.

 3. Вміння працювати із задачами прогнозування

МГУА здебільшого застосовується у прогнозних задачах: економічному моделюванні, прогнозуванні часового ряду, аналізі залежностей. Ці ж задачі є ключовими для нейронних мереж, наприклад, у використанні LSTM чи GRU для часових рядів. Той, хто знає МГУА, вже має розуміння специфіки роботи з такими даними, що дає йому перевагу перед новачком.

 4. Аналітичне мислення та алгоритмічний підхід

Знавець МГУА має систематичний підхід до моделювання:

- Уважне дослідження даних.

- Вибір метрики оцінювання моделі.

- Здатність аналізувати переваги та недоліки кожного методу.

Такі навички є основою для успішного вивчення складніших алгоритмів, таких як глибокі нейронні мережі.

 5. Перевага у розумінні обмежень

Людина, яка знайома з МГУА, розуміє його обмеження:

- Погана масштабованість на великих наборах даних.

- Залежність від "ручного" налаштування параметрів.

- Складність у роботі з нелінійними залежностями.

Висновок

Знавець МГУА має істотну перевагу в переході до використання нейронних мереж. Навіть якщо йому доведеться опанувати нові інструменти (TensorFlow, PyTorch) і принципи (градієнтний спуск, архітектури нейромереж), його базові знання значно прискорять процес. Людина, яка ніколи не чула про МГУА, ймовірно, буде витрачати більше часу на вивчення навіть базових концепцій моделювання. 

Таким чином, досвід роботи з МГУА - це не лише моя перевага, але й чудовий трамплін у світ нейромереж. Головне адекватно розуміти що ти з того пам'ятаєш.)

Щасти вам всім.