Modeloinnissa

Modeloinnissa tarkoitetaan toiminnan tai ilmiön kuvaamista matemaattisilla tai laskennallisilla malleilla, joiden avulla voidaan ymmärtää syy-yhteyksiä, tehdä ennusteita tai ohjata päätöksentekoa. Sitä hyödynnetään monilla aloilla kuten tilastotieteessä, data- ja koneoppimisessa, taloustieteessä, insinööritieteissä sekä biotieteissä.

Prosessi alkaa ongelman määrittelystä ja tarpeen kartoituksesta sekä datan keruusta. Tämän jälkeen suoritetaan esikäsittely ja ominaisuuksien eli featurejen rakentaminen. Mallityypin valintaan vaikuttavat tavoite sekä data: lineaariset mallit, tilastolliset mallit, päätöspuut ja ensemble-tekniikat, neuroverkot sekä mekaaniset tai fysikaaliset mallit. Parametri- ja/ tai verkko-oppiminen tapahtuu valitun algoritmin avulla.

Seuraavaksi malli validoidaan ja arvioidaan käyttökontekstin mukaan. Tärkeät mittarit voivat olla ennusteen tarkkuus, virhe, kalibrointi sekä tulkittavuus. Käytetään usein ristiinvahvistusta sekä ulkoista testidataa, jotta malli nähdään yleistävyydeltään. Tuloksia tulkitaan ja tarvittaessa malli mukautetaan tai tulkintaa selvennetään, ennen siirtämistä tuotantoon.

Käyttöönoton jälkeen mallin suorituskyky seurataan ja tarvittaessa päivitään ajantasaisilla datoilla. Keskeisiä haasteita ovat datan laatu ja mahdolliset vinoumat, ylikoulutus, mallin tulkittavuus, tietosuoja sekä jatkuva valvonta ja päivitys, jotta malli pysyy relevanttina ja luotettavana.

Modelointi nähdään sekä tutkimuksen että teollisuuden työkaluna, joka tukee päätöksentekoa, ennustamista ja prosessien optimointia.