mudelistruktuuride

Mudelistruktuurid on mudeli komponentide ja nende omavaheliste seoste korraldus. Need kirjeldavad, kuidas erinevad muutujad, mehhanismid ja protsessid omavahel moodustavad terve mudeli ning kuidas mudel maailma tajub ja esitab. Mudelistruktuuri valik mõjutab interpretatsiooni, mudeli keerukust ning suutlikkust andmetest üldistada.

Mudelistruktuuride klassifikatsioon põhineb arhitektuuril ja eeldustel. Neid võib jagada staatiliste ja dünaamiliste vahel, lineaarsete ja mittelineaarsete seoste alusel ning graafiliste või funktsionaalsete lahenduste järgi. Näited: lineaarne ja logistiline regressioon (lineaarsete või logitfunktsioonidega struktuurid), mittelineaarne mudel; ajasari mudel ARIMA; Bayesia võrgud, mis kasutavad graafstruktuure sõltuvuslike mudelite kirjeldamiseks. Sügava õppe kontekstis on tavalised konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN) ja rekurrentvõrgud (RNN, LSTM).

Kasutusvaldkonnad hõlmavad statistikat, masinõpet, inseneriteadust, majandust ja biomeditsiini. Õigesti valitud mudelistruktuur võib parandada prognoose, suurendada interpretatsiooni ligipääsetavust ning vähendada üleõppimist, kui struktuur ei ole liialt keerukas andmete jaoks.