Erikoismallit

Erikoismallit ovat erikoistettuja malleja, joita käytetään tilanteissa, joissa tutkimusaihe tai data poikkeaa yleisistä oletuksista. Termi kuvaa mallityyppejä, jotka on räätälöity tietylle sovellusalueelle, ilmiölle tai datan rakenteelle ottaen huomioon domain-tiedon, rajoitteet sekä mahdolliset epälineaarisuudet ja epäjatkuvuudet. Erikoismallit voivat yhdistää teoreettisia malleja ja empiirisiä sovelluksia sekä parantaa tulkintaa, suorituskykyä tai soveltuvuutta käytännön tarpeisiin.

Erikoismallien tyyppejä esiintyy monilla tieteenaloilla. Esimerkkejä ovat:

- hierarkiset/multitason mallit

- tilastolliset mallit spatiaalisille ja ajallisesti riippuvaisille datoille

- robustit mallit

- fysiikkaan perustuvat mallit ja fysiikkaan informed neural networks (PINN)

- sekoitusmallit (mixture models)

- rakennettuihin tai domain-rajauksiin perustuvat mallit

- agenttipohjaiset mallit ekonomia- ja sosiaalitieteissä

- biolääketieteessä farmakokineettiset/farmakodynaamiset mallit

- lingvistiikassa ja kognitiivisissa malleissa kieliopilliset ja semanttiset rakenteet

Käyttö ja arviointi perustuvat usein tiimityöhön domain-asiantuntijoiden kanssa. Erikoismallit voivat vaatia erityisiä data- ja esikäsittelyvaiheita sekä räätälöityä laskentatehoa. Mallien arvioinnissa korostuvat ulkoinen validointi, tilastolliset laadunmittarit sekä tulkittavuus ja luotettavuus. Haasteina pidetään datan riittävyyttä, ylikoulutusta sekä mallin käyttökelpoisuuden ja sekä päätöksenteon tukemisen varmuutta käytännön konteksteissa. See also: tilastolliset mallit, koneoppiminen, mallintaminen.