Qual è il tuo modello statistico?

Joannes Vermorel

Abbiamo già svelato alcuni spunti su ciò che viene utilizzato in Lokad. Tuttavia, una richiesta frequente di assistenza rimane qual è esattamente il vostro modello?

Stiamo esaminando diversi pacchetti statistici per le previsioni con l’intento di sceglierne uno nel prossimo futuro. Una cosa che trovo mancante in Lokad è la possibilità di vedere quale modello statistico sia stato utilizzato. Capisco che la scelta del modello impiegato sia un segreto commerciale, ma vorrei verificare la selezione finale, in fase di prova, con il nostro matematico interno prima di affidarvi le nostre previsioni effettive. La maggior parte dei fornitori di software in questo ambito fornisce il modello selezionato. È possibile ottenere tale informazione con Lokad?

Beh, sfortunatamente, la risposta corretta è che Lokad non è un pacchetto statistico. In particolare, non consegniamo modelli, consegniamo previsioni.

L’intera architettura di Lokad è stata progettata attorno a questa premessa, che purtroppo è tutt’altro che adatta a fornire informazioni sui nostri modelli.

Il nostro flusso di previsioni, che acquisisce i dati di input ed eroga previsioni, è:

• enormemente più complesso rispetto ai modelli forniti con i pacchetti statistici. Le previsioni non possono essere associate a modelli ben noti.
• progettato per il calcolo distribuito nelle nuvole, per cui il design risulta molto estraneo rispetto ai toolkit classici.
• soggetto a continui cambiamenti, poiché conduciamo esperimenti quotidiani con strategie di deployment agile.

Ma questo design ha anche vantaggi molto specifici:

• nessun bisogno di regolare parametri di previsione complessi.
• non è necessario monitorare costantemente i tuoi parametri, noi teniamo sotto controllo i risultati.
• si adatta alle tue necessità, fino a milioni di previsioni.
• gestisce pattern complessi che vanno ben oltre i toolkit classici.

Inoltre, non chiediamo a nessuno di dare per scontati i nostri risultati. Vai a vedere tu stesso, la nostra prova è gratuita per 30 giorni.

Commenti dei lettori (2)

Ciao John, sì, è certamente una domanda molto buona! Dammi un po’ di tempo e affronterò direttamente questa domanda nel prossimo post. Joannes Vermorel (9 anni fa)

Forse una domanda migliore è “su quale base misurate le performance delle previsioni?” - ovvero, come dimostrate che la vostra previsione è “migliore” - qual è il criterio. È possibile rispondere a questa domanda pur rispettando il vincolo del “segreto”? John Dawson (9 anni fa)