Qual è il tuo modello statistico?
Abbiamo già divulgato alcuni approfondimenti su ciò che viene utilizzato presso Lokad. Tuttavia, una richiesta di supporto frequente rimane qual è il tuo modello, esattamente?
Stiamo esaminando vari pacchetti statistici di previsione con l’intento di selezionarne uno in futuro. Una cosa che trovo mancante in Lokad è vedere quale modello statistico è stato utilizzato. Capisco che la selezione del modello utilizzato sia un segreto commerciale, ma vorrei verificare la selezione finale, nel periodo di prova, con il nostro matematico interno prima di fidarci delle tue previsioni effettive. La maggior parte dei fornitori di software che operano in questo settore fornisce il modello selezionato. È possibile ottenere questo risultato con Lokad?
Beh, sfortunatamente, la risposta corretta è che Lokad non è un pacchetto statistico. In particolare, non forniamo modelli, forniamo previsioni.
L’intera architettura di Lokad è stata progettata attorno a questa assunzione, che purtroppo è molto inadatta per fornire informazioni sui nostri modelli.
Il nostro flusso di previsione, che acquisisce i dati di input e produce previsioni, è:
- notevolmente 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, quindi il design sembra molto alieno rispetto ai toolkit classici.
- soggetto a cambiamenti continui, poiché conduciamo esperimenti quotidiani con strategie di distribuzione agili.
Ma questo design ha anche benefici molto specifici:
- non c’è bisogno di ottimizzare parametri di previsione complessi.
- non c’è bisogno di monitorare costantemente i parametri, monitoriamo i risultati.
- si adatta alle tue esigenze, fino a milioni di previsioni.
- gestisce modelli complessi che vanno ben oltre i toolkit classici.
Quindi, non chiediamo a nessuno di accettare i nostri risultati senza verificarli. Vai e vedi di persona, la nostra prova è gratuita per 30 giorni.
Commenti dei lettori (2)
Ciao John, sì, in effetti è una domanda molto interessante! Dammi un po’ di tempo e affronterò direttamente questa domanda nel prossimo post. 9 anni fa | Joannes Vermorel
Forse una domanda migliore è “in base a quale criterio misuri le prestazioni delle previsioni?” - cioè come dimostri che la tua previsione è “migliore” - qual è la misura. È possibile rispondere a questa domanda nel rispetto del “segreto”? 9 anni fa | John Dawson
