نماذج التعلم العميق لـ المالية والتقنية المالية

البنية المناسبة للمشكلة

ليست كل مشكلة تعلم آلي تحتاج إلى تعلم عميق، وليست كل مشكلة تعلم عميق تحتاج إلى محوّل. شبكات CNN للبيانات المكانية، وشبكات RNN والمحوّلات للتسلسلات، والشبكات العصبية البيانية للبيانات العلائقية — نختار البنى بناءً على هيكل البيانات وميزانية التدريب ومتطلبات الاستدلال، وليس بناءً على ما هو رائج حالياً.

نتولى دورة حياة النموذج بالكامل: إعداد مجموعات البيانات ومعالجتها المسبقة، وتصميم البنية، والتدريب المسرّع بوحدات المعالجة الرسومية على البنية التحتية السحابية، وتحسين المعلمات الفائقة، والتكميم والتقليم للنشر، والمراقبة في الإنتاج. كل شيء قابل للتكرار — مجموعات بيانات مُدارة بالإصدارات وتجارب مُتتبعة وعمليات تدريب موثّقة.

الجاهزية الإنتاجية مدمجة من البداية. النموذج الذي يحقق دقة 97% على مجموعة الاختبار لكنه يعمل بزمن 500 مللي ثانية على خادم الاستدلال ليس نموذجاً إنتاجياً. نحدد أهداف زمن الاستجابة والإنتاجية أثناء تحديد النطاق ونتحقق منها قبل التسليم.