Monitorare le previsioni di machine learning per le piattaforme digitali
Un metodo per garantire previsioni di domanda accurate nelle piattaforme di servizio dinamiche.
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Indice
Le piattaforme digitali che offrono servizi on-demand, come le consegne di cibo o la richiesta di taxi, stanno crescendo molto rapidamente. Per avere successo, devono prevedere con precisione domanda e offerta, cosa fondamentale per la pianificazione e i prezzi. Tuttavia, queste piattaforme spesso vivono modelli di domanda imprevedibili, rendendo difficile una previsione accurata. Questo articolo presenta un metodo per monitorare le Previsioni del machine learning per fare aggiustamenti veloci quando le performance calano, assicurando previsioni precise in un ambiente in continua evoluzione.
La Necessità di Previsioni Accurate
Nell'economia frenetica di oggi, le aziende devono rispondere in fretta alle esigenze dei clienti. Per le piattaforme che offrono servizi immediati, come le consegne, gli utenti si aspettano risposte rapide senza ritardi. Se la domanda è mal calibrata, può portare a clienti insoddisfatti e a valutazioni di servizio basse. Questa situazione rende le previsioni accurate vitali per le aziende che operano in ambienti ad alta domanda, poiché devono garantire che i conducenti o i fornitori di servizi siano disponibili dove servono.
Sfide nella Previsione
Ci sono sfide significative quando si tratta di fare previsioni per le piattaforme digitali:
Generazione Continua di Dati: Le piattaforme generano dati tutto il tempo, spesso in grandi volumi. Ad esempio, alcune piattaforme hanno aggiornamenti di dati ogni 15 minuti. Questo significa che le previsioni devono essere costantemente aggiornate per riflettere le informazioni più recenti.
Necessità di Velocità: Poiché gli utenti vogliono risposte rapide, le piattaforme devono muoversi in fretta. Un ritardo può influenzare la soddisfazione del cliente e le performance aziendali.
Condizioni di Mercato Cambianti: La domanda può cambiare frequentemente a causa di vari fattori come la concorrenza, eventi o cambiamenti nelle preferenze dei consumatori. Gli algoritmi di previsione devono adattarsi rapidamente senza richiedere risorse eccessive ogni volta che arrivano nuovi dati.
Perché il Machine Learning?
Gli algoritmi di machine learning (ML) offrono buone prospettive per prevedere la domanda perché possono elaborare grandi quantità di dati e imparare dai modelli passati. Questi algoritmi possono operare con poca intervento da parte dell'utente e adattarsi automaticamente ai nuovi dati.
Tuttavia, ci sono anche svantaggi. Addestrare modelli ML richiede tempo e risorse. Quando arrivano nuovi dati, ri-addestrare i modelli frequentemente è spesso troppo costoso. Quindi, trovare i momenti giusti per ri-addestrare questi modelli è fondamentale per mantenere l'accuratezza.
La Soluzione Proposta
Per assicurare che le previsioni rimangano accurate senza sovraccaricare le risorse computazionali, suggeriamo un semplice processo di Monitoraggio. L'idea principale è controllare quando le performance di un algoritmo ML iniziano a calare. Utilizzando un test statistico, valutiamo se le ultime previsioni differiscono significativamente da un lotto di riferimento stabile di previsioni passate. Se lo fanno, indica che il modello potrebbe aver bisogno di essere ri-addestrato.
Questo processo di monitoraggio può essere applicato a diversi algoritmi ML, permettendo agli utenti di scegliere il metodo che preferiscono pur garantendo previsioni accurate.
Dati e Metodologia
L'approccio è convalidato utilizzando un dataset unico da una piattaforma logistica che opera a Londra. I dati includono informazioni sulla domanda registrate a intervalli di 15 minuti da gennaio 2019 a marzo 2021. L'analisi si concentra su 32 distretti di Londra, fornendo una visione rappresentativa dell'ambiente operativo.
La procedura di monitoraggio funziona controllando se gli errori di previsione dai dati recenti sono significativamente diversi dagli errori passati registrati in un lotto di riferimento stabile. Se gli errori suggeriscono un cambiamento nelle performance di previsione, l'algoritmo è ri-addestrato utilizzando i dati più recenti.
Vantaggi della Procedura di Monitoraggio
I risultati dell'applicazione di questa procedura di monitoraggio rivelano diversi vantaggi chiave:
Migliore Accuratezza: L'approccio di monitoraggio porta a previsioni più accurate rispetto ai metodi tradizionali che si basano su ri-addestramento periodico a intervalli fissi.
Efficienza dei Costi: Ri-addestrando solo quando necessario, il carico computazionale è notevolmente ridotto, rendendo fattibile l'implementazione in ambienti in tempo reale.
Flessibilità: La procedura di monitoraggio può essere adattata a vari metodi di ML, fornendo ai professionisti la libertà di scegliere il miglior algoritmo per le loro esigenze senza sacrificare le performance.
Risultati e Approfondimenti
Confrontando l'accuratezza delle previsioni di diversi metodi, l'approccio di monitoraggio ha mostrato risultati superiori in tutti gli algoritmi ML testati. Ad esempio, l'algoritmo della foresta casuale, quando abbinato al metodo di monitoraggio, ha costantemente sovraperformato le alternative.
L'analisi ha anche indicato che il momento in cui ri-addestrare i modelli era cruciale. I test di monitoraggio hanno frequentemente rilevato cambiamenti nelle performance di previsione, guidando quando il ri-addestramento fosse necessario. Il processo di monitoraggio e aggiustamento delle previsioni porta a una migliore performance generale, in particolare durante periodi di alta variabilità nella domanda.
Conclusione
La capacità di prevedere con precisione la domanda è sempre più vitale nell'economia frenetica di oggi. Le piattaforme digitali devono adattarsi rapidamente ai cambiamenti nel comportamento dei consumatori e nelle condizioni di mercato. Questo articolo presenta una robusta procedura di monitoraggio per le previsioni di machine learning che consente alle aziende di mantenere l'accuratezza risparmiando risorse computazionali.
Concentrandosi su quando ri-addestrare i modelli in base ai cambiamenti di performance, le piattaforme possono garantire di rispondere efficacemente alle richieste in tempo reale. Questo approccio di monitoraggio non solo supporta l'industria della logistica e delle consegne, ma ha applicazioni potenziali in vari campi, tra cui e-commerce, finanza e gestione dell'energia.
Man mano che cresce la necessità di previsioni rapide e accurate, questo metodo fornisce una solida base per le aziende che puntano a migliorare la loro offerta di servizi e la soddisfazione del cliente in un ambiente estremamente competitivo.
Titolo: Monitoring Machine Learning Forecasts for Platform Data Streams
Estratto: Data stream forecasts are essential inputs for decision making at digital platforms. Machine learning algorithms are appealing candidates to produce such forecasts. Yet, digital platforms require a large-scale forecast framework that can flexibly respond to sudden performance drops. Re-training ML algorithms at the same speed as new data batches enter is usually computationally too costly. On the other hand, infrequent re-training requires specifying the re-training frequency and typically comes with a severe cost of forecast deterioration. To ensure accurate and stable forecasts, we propose a simple data-driven monitoring procedure to answer the question when the ML algorithm should be re-trained. Instead of investigating instability of the data streams, we test if the incoming streaming forecast loss batch differs from a well-defined reference batch. Using a novel dataset constituting 15-min frequency data streams from an on-demand logistics platform operating in London, we apply the monitoring procedure to popular ML algorithms including random forest, XGBoost and lasso. We show that monitor-based re-training produces accurate forecasts compared to viable benchmarks while preserving computational feasibility. Moreover, the choice of monitoring procedure is more important than the choice of ML algorithm, thereby permitting practitioners to combine the proposed monitoring procedure with one's favorite forecasting algorithm.
Autori: Jeroen Rombouts, Ines Wilms
Ultimo aggiornamento: 2024-01-17 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2401.09144
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.09144
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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