あなたの統計モデルは何ですか？
私たちは既に Lokad で使用されているものに関するいくつかの見知見を公開しています。しかしながら、よくあるサポートリクエストが依然としてあります 具体的にあなたのモデルは何ですか？
私たちは将来的にある時点で何らかのものを選択する意図をもって、さまざまな予測統計パッケージを検討しています。Lokad について私が欠けていると感じる点の一つは、どの統計モデルが使用されたのかが明示されていないことです。どのモデルを使用するかの選択は企業秘密であることは理解していますが、実際の予測をあなたに委託する前に、試用段階で社内の数学者と共に最終選択を確認したいと考えています。この分野で活動するほとんどのソフトウェアベンダーは、選択されたモデルを提供しています。Lokad でその結果を得ることは可能なのでしょうか？
しかし残念ながら、正しい答えはLokad は統計パッケージではありませんということです。特に、私たちは モデル を提供するのではなく、予測 を提供します。
Lokad の全体的なアーキテクチャはこの前提に基づいて設計されており、残念ながらそのためにモデルに関する情報を提供するのには適していません。
入力データを取得して予測を出力する私たちの 予測フロー は:
- 統計パッケージに付属するモデルと比較して、はるかに 複雑 です。予測はよく知られたモデルに関連付けることはできません。
- 分散コンピューティング 向けに最適化され、クラウド上で実行されるため、従来のツールキットと比べるとデザインが非常に異質に感じられます。
- 継続的な変更 の対象となっており、私たちは日常的にアジャイルなデプロイメント戦略を用いて実験を行っています。
しかし、このデザインには非常に具体的な利点もあります:
- 複雑な予測パラメータを調整する必要がありません。
- パラメータを常に監視する必要はありません、私たちが結果を監視します。
- 必要に応じて規模を拡大でき、最大で数百万の予測に対応可能です。
- 従来のツールキットをはるかに超える複雑なパターンを処理します。
そのため、私たちは誰にも私たちの結果を当たり前のものと受け取るよう求めません。ぜひご自身でお試しください。試用期間は30日間無料です。
読者のコメント (2)
こんにちは John、確かにとても良い質問です！少々お時間をいただければ、次の投稿でこの質問に直接お答えします。
Joannes Vermorel (9 years ago)
おそらく、より良い質問は「どの基準で予測の性能を測定しているのですか？」、つまりどのようにして予測が「より良い」と実証されるのか、何を指標としているのかという点です。この「秘密」という制約の中で答えることは可能でしょうか？
John Dawson (9 years ago)
