На моделе или на модели: Склонение слова модель — По Падежам.ру

Содержание

в моделе - Перевод на английский - примеры русский

Предложения: и моделей в модели

На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать грубую лексику.

На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать разговорную лексику.

Помимо ТХМ в моделе рассматривается реакция разложения диметилртути.

In addition to TCM, the decay reaction of dimethyl mercury is considered.

Поэтому в моделе роста на первый план выдвинут человек, житель Латвии, в качестве приоритетов установлены интересы, желания и действия индивидуума, в основе модели делается акцент на ориентированный на людей подход.

Thus, for this growth scenario, the individual - Latvia's inhabitants, is in the forefront; his or her interest, desires and activities are a priority by establishing a people-centred approach.

В моделе сетевидного сотрудничества необходимо осуществлять стратегический принцип расширения границ и использовать такие соответствующие ему инструменты как распространение знаний за пределы границ институций, отраслей, государственных рамок и границ, межотраслевое сотрудничество и координация, в том числе неформальные механизмы партнерских отношений.

Activities in various environments, various strata of society, various systems, cultures and languages acquire a decisive significance in stimulating growth.

Предложить пример

Другие результаты

Включение парниковых газов в модель RAINS будет завершено в следующем году.

The incorporation of greenhouse gases into the RAINS model would be finalized next year.

В модели будет учтена проблема методов выявления потребностей в согласовании существующих и новых технических регламентов.

The Model will address the issue of how to identify a need for harmonization of existing and new technical regulations.

Сложность зависит от количества многоугольников в модели.

Разложение на уровни в модели призвано упростить правила межуровневых преобразований.

The disintegration of the model to levels is destined to simplify rules of inter-level transformations.

На каждом уровне в модели СТ привлекается только минимальное необходимое количество изобразительных средств.

On each level, the MTM draws in just a minimally possible set of descriptive means.

Б. В. Струминский, Магнитные моменты барионов в модели кварков.

B. V. Struminsky, Magnetic moments of barions in the quark model.

В модели Performance Center компенсатор был заменен на дульный тормоз.

On certain S&W Performance Center models the compensator is replaced with a muzzle brake.

Этот эффект используется в моделях вращательной динамики нейтронных звезд.

This effect is used in models of rotational dynamics of neutron stars.

Учась в старшей школе она участвовала в Модели ООН.

In high school, she was involved in a Model United Nations program.

Наиболее известный отрывок описывает стоический космополитизм в модели концентрических кругов.

The most famous fragment describes Stoic cosmopolitanism through the use of concentric circles.

Если данная ситуация наблюдаема в модели, условия объясняются легко булевской логикой.

If a given situation is observable in a model the explanation for the condition is easily explained by boolean logic.

Сообщения в модели акторов не обязательно буферизуются.

Messages in the actor model are not necessarily buffered.

В модели акторов не существует глобального состояния.

Кроме того, любые изменения

в представлении отражаются в модели.

В модели издатель-подписчик подписчики обычно получают только подмножество всех опубликованных сообщений.

In the publish-subscribe model, subscribers typically receive only a subset of the total messages published.

Миграцией в модели акторов называется способность актора изменить своё местоположение.

Migration in the actor model is the ability of Actors to change locations.

Какой должна быть успешная модель?

  • Стивен Макинтош
  • Би-би-си

Автор фото, Alexina Graham/Aaron Hurley

Подпись к фото,

Алексина Грейам подписала контракт с Models 1, Робин Брайт (справа) после успешной карьеры модели стала скаутом агентства

Что нужно для того, чтобы стать хорошей моделью? Ответить на этот вопрос сложнее, чем кажется.

"Я не считаю, что мы ищем в моделях что-то одно", - говорит Робин Брайт, отбирающая моделей для агентства Models 1, которое отмечает в этом году свой 50-летний юбилей.

"Когда ты находишь кого-то, кто действительно выделяется из толпы, и ты это видишь, это потрясающе", - признается она.

"В поиске моделей я всегда остаюсь незаметной, держусь в тени за шумной толпой девушек с ярким макияжем, которые еще, скорее всего, не поняли, что им идет на самом деле", - рассказывает Робин Брайт.

Она говорит, основываясь на своем собственном опыте.

Ее саму 20 лет назад привел в модельный бизнес агент, заметивший ее у магазина Topshop на Оксфорд-стрит. Брайт сделала довольно успешную карьеру модели, после чего сама занялась поиском новых лиц для модельного агентства.

У всех моделей, чьи фотографии размещены в этом материале, подписан контракт с модельным агентством Models 1.

Конечно, в мечтающих о карьере модели недостатка не наблюдается, и у агентства есть много способов найти новые лица.

"Мы в буквальном смысле идем на улицы. Идем в магазины, проводим конкурсы, ходим на музыкальные фестивали. Кандидаты находятся и сами - примерно 2000 человек приходят к нам в офис каждый год", - говорит исполнительный директор агентства Models 1 Джон Хорнер.

Какова же статистика успеха при столь большом количестве кандидатов?

"Из этих 2000? Я думаю, мы подписываем контрактов 100 за год. Но и из них только 15-20 останутся с нами на несколько лет", - отвечает Хорнер.

"Кроме того, ежегодно мы получаем порядка 20 тысяч заявок от кандидатов через интернет", - продолжает глава агентства.

Подписать контракт с агентством - уже довольно непростая задача, но по-настоящему тяжелая работа начинается не раньше, чем модель попадет в каталог.

Подпись к фото,

На стенах офиса Models 1 в Лондоне - фотографии моделей, сотрудничающих с агентством

"Существует одно широко распространенное заблуждение. Многие полагают, что если сегодня тебя наняли, то уже завтра ты будешь работать. Но это не так", - говорит Хорнер.

"Нужно около трех лет для того, чтобы юноша или девушка подготовились к работе модели. Это не та работа, к которой можно приступить сразу же - нужно научиться выполнять ее", - подчеркивает глава агентства.

Хорнер перечисляет несколько требований для успешной работы в качестве модели:

  • "Ты должна быть уверена в себе". По словам Хорнера, это чуть ли не самое главное требование.
  • "Ты должна научиться принимать отказы, потому что ты чаще будешь получать отказы, чем приглашения на работу".
  • "Если ты работаешь на подиуме, то ты должна научиться правильной походке".
  • "Ты должна научиться работе перед камерой".
  • "И тебе нужно позаботиться о собственном портфолио, сделать его таким, чтобы мы захотели подписать с тобой контракт".

По словам Робин Брайт, есть еще одна важная часть работы модели - уход за своей внешностью. По ее словам, это непрерывная работа, и она продолжается 24 часа в сутки и семь дней в неделю.

"Мы учим моделей тому, чтобы они привыкали заботиться о своей коже и волосах", - говорит она.

"Это очень важно, потому что такие вещи очень заметны... Когда ты встречаешь девушку, которая курит, ты это видишь. Я вижу курильщицу за версту. И вы тоже можете увидеть, поверьте мне, все отражается на коже", - говорит Брайт.

"Несомненно, многое зависит от того, насколько им повезло с генами", - говорит скаут Models 1.

Один из самых важных вопросов в работе модели - это фигура. Советуют ли скауты моделям худеть?

"Конечно, это происходит. Но мы хотим видеть крепких людей, а не истощенных. И если мы говорим модели о необходимости похудеть, мы имеем в виду, что она должна выглядеть более подтянутой", - говорит Брайт.

"Мы нашли прекрасного диетолога, который помогает моделям составить правильный режим питания. Они едят полезную пищу, чтобы выглядеть сильными и оставаться сильными", - говорит Брайт.

Хорнер подчеркивает, что мода на худобу подстегивалась рекламой.

"Модели сейчас гораздо менее "фигуристые", чем много лет назад, и мне кажется, что требования к фигуре модели сейчас значительно выше, чем были прежде", - говорит Хорнер.

"Клиенты хотят видеть моделей с определенными пропорциями фигуры. Им нужны модели определенного роста, потому что их одежда лучше смотрится на людях именно такого роста. У нас есть и группа моделей "с формами", но все-таки гораздо больше стройных", - рассказывает глава агентства.

"Нам неинтересны худые модели, которые не выглядят здоровыми из-за своей худобы. Нам интересны те, кто по природе имеет стройную фигуру. Это как раз та внешность, которуюмхотят видеть наши клиенты", - поясняет Хорнер.

Агентство Models 1 не единственное, где есть группа моделей "с формами". Эта тенденция связана с тем, что теперь клиенты модельных агенств ищут моделей с разными типами фигур.

"Здесь [в Британии] этот процесс идет довольно медленно, в Америке - гораздо быстрее. Спрос на моделей "с формами" появился не так давно, но до сих пор подобные модели работают с довольно ограниченным числом ритейлеров", - рассказывает Хорнер.

"Например, одежду для полных и женщин "с формами" продает компания Evans, но большая часть продаж приходится на интернет-магазин. Девушки с формами часто чувствуют себя некомфортно, когда покупают что-нибудь из одежды в обычном магазине, ведь когда они приходят в магазин, они вынуждены прямиком направлятся к стойке одежды "для полных". Поэтому поход по магазинам для полной девушки может быть проблемой, и это несмотря на то, что 60% женщин в Британии носят 14-й размер или больше", - рассуждает глава модельного агенство.

По словам Хорнера, моделей из его агентства начали приглашать для работы в рекламных кампаниях, которые призваны сделать покупки оффлайн для полных женщин более комфортными.

"Вот скажите. Женщина хочет купить размер, который она носит. Если в рекламе вы покажете ей 20-й размер на полной модели, то вряд ли она захочет купить эту вещь", - подчеркивает он.

Автор фото, Getty Images

Подпись к фото,

Одна из бывших моделей агентства теперь работает стилистом Алисии Викандер

"Тебе приходится давать потребителями то, чего они хотят. Они всегда будут говорить, что им нужно что-то другое. Но когда начинаешь выяснять, чего они действительно хотят, то понимаешь, что они хотят видеть образ, к которому стремятся", - говорит Хорнер.

"Нечто похожее происходит и с "возрастными" моделями. Нашей самой пожилой модели 89 лет. Ее зовут Дафни Селф. Она не самый типичный представитель нашей "возрастной" группы моделей. Большинству из них - за 40. Если вы покажете женщину, которая окажетсмя гораздо старше, то поймете, что взрослые женщины не хотят быть старше, они хотят быть немного младше", - рассказывает Хорнер.

После нескольких лет работы моделью, перед девушками открывается множество карьерных возможностей, говорит Брайт.

"Например, модель может стать стилистом - одна из наших моделей теперь работает стилистом Алисии Викандер. Также ты можешь стать визажистом или парикмахером", - говорит Брайт.

"Очень многие начинают заниматься фотографией - Энни Лейбовиц тоже начинала свою карьеру как модель. Многие модели остаются в модельном бизнесе и работают букерами. Многие из моих друзей стали вести занятия по йоге. Многие из них проводят персональные тренинги. И мне кажется, это связано с тем, что они научились оставаться в форме и питаться правильно", - говорит Брайт.

Конечно, к модельному бизнесу относятся как к довольно несерьезному, легкомысленному занятию. Многие считают, что все модели поверхностные и легкомысленные девушки. По мнению Брайт, вряд ли это представление изживет себя в ближайшем будущем.

"Никто не хочет на самом деле слушать красивых людей, никто не сочувствует красивым людям. .. И я не знаю, изменится ли это когда-нибудь", - признается Робин Брайт.

Модель ООН

Модель ООН РАНХиГС – это захватывающая деловая ролевая игра, в ходе которой студенты и учащиеся старших классов в течение пяти дней воспроизводят работу органов Организации Объединенных Наций. Участники Модели ООН – делегаты, председатели, наблюдатели и эксперты – выступают в роли официальных представителей стран – членов ООН и членов международных организаций, которые приехали на конференцию для обсуждения вопросов, стоящих на повестке дня их комитета. На Модели делегаты абстрагируются от личной точки зрения и отстаивают официальную позицию представляемой ими страны. Конечная цель каждого комитета – принятие резолюции по данному вопросу.

В модели ООН РАНХиГС принимают участие более 100 студентов Академии и других вузов Москвы. Уже традиционно в рамках мероприятия работают такие секции, как: Исполнительный совет ЮНЕСКО, Совет по правам человека, Генеральная Ассамблея. В качестве наблюдателей-зрителей в заседаниях рабочих групп принимает участие порядка 200 человек.

Цель Модели ООН – это повышение уровня знаний студентов о наиболее актуальных проблемах мирового сообщества, обсуждение и формирование собственного мнения относительно данных вопросов. Экспертами стали преподаватели Института государственной службы и управления.

Студентам предоставляется возможность «примерить» роли представителей государств и попытаться смоделировать актуальные ситуации современности, а также найти консенсус в вопросах решения возникающих проблем. Заседания рабочих групп открыты, таким образом, наблюдателем Модели ООН может стать любой желающий. Каждый студент может почувствовать себя делегатом той или иной страны. Это отличный шанс для каждого из студентов набраться опыта в ведении деловых переговоров и отстаивании своей позиции.

Модель ООН – это место, которое поможет вам открыть в себе дипломатический потенциал.

Идея Молодежной модели ООН РАНХиГС заключается в объединении формата научной конференции и ролевой игры с целью выявления и развития интеллектуальных и творческих способностей учащихся. Мероприятие позволяет оценить эрудицию и креативное мышление участников, а также стимулировать их интерес к международной деятельности.

Руководитель: Татьяна Симонова

Группа Модели ООН «ВКонтакте»

 

 

 

Модель ООН глазами новичка

18 апреля 2013

Модель ООН глазами новичка

Сусанна МАНУКЯН [текст],
Роман СНЕГУРОВ [фото]

Недавно я прошла мастер-классы «Модели ООН на Дальнем Востоке» и увидела эту молодежную организацию изнутри. Месяц бессонных ночей, возвращение на последнем автобусе в кампус (а иногда и автобуса не было), почти ежедневные team meetings (встречи команды), недоделанные домашние задания, ну а вишенка всего этого торта — десятичасовая (!) заключительная мини-конференция.

Может быть, вам покажется, что я жалуюсь? Вовсе нет. Удивительно, но пока я ходила на все занятия клуба (а их было немало), ни разу не пожалела о своем выборе. Сейчас, даже несмотря на все трудности, я понимаю, что это было не напрасно.

ТАК ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛЬ ООН?

Впервые я услышала об этой организации от знакомого. Он при встрече во всех подробностях с непонятным мне увлечением рассказывал как прошла очередная лекция, кому какие эдвайзеры достались, какие делегации в презентации стран были лучшими, и как он круто выступил на двенадцати секундах (англ.— 12 seconds). Сама того не замечая, я и сама, так сказать, прониклась всеми этими вопросами. Не совсем понимая, что такое 12 seconds, какие еще делегации стран, да и вообще, кто такой эдвайзер, я, затаив дыхание, слушала очередной его рассказ. Так мое решение пополнить ряды «моделистов» день за днем только укреплялось.

ГЛАВНОЕ — НЕ БОЯТЬСЯ!

Каждый, кто все-таки решился посещать семинары Модели ООН (обычно они начинаются осенью или весной), прежде всего, должен пройти собеседование. Это не так страшно, как кажется на первый взгляд. Я бы даже сказала, что оно ничего не решает. Состоявшиеся члены клуба готовы принять каждого. Собеседования устраиваются лишь для того, чтобы вы просто немного рассказали о себе и ответили на несколько вопросов, один из которых: «Почему вы решили пройти наши мастер-классы?». Если вы еще точно не знаете, зачем вам это нужно, но интерес есть, то придумать какую-нибудь причину не составит труда.

Волнения на собеседовании совершенно напрасны, однако нужно помнить, что разговор пройдет на английском, поэтому следует не забывать некоторый минимум слов. Кстати, в будущем ваш словарный запас увеличится, причем без заучиваний. Ежедневная английская речь в любом случае значительно ускорит процесс освоения языка.

ИГРА НАЧАЛАСЬ!

Собеседование пройдено, но расслабляться пока рано. Впереди еще долгий путь — месяц лекций и усиленных тренингов. Наши мастер-классы проходили три раза в неделю, в шесть часов вечера. Признаюсь, первую неделю занятий я осилила с трудом. Было нелегко слушать английскую речь на протяжении целых двух часов. Но затем я настолько привыкла к этому, что вскоре в голове проносились не просто иностранные слова, которые часто использовались лекторами, а целые предложения. Потихоньку я начала понимать их смысл.

Кстати, все организаторы, руководители команд (это те самые «эдвайзеры», от англ. adviser — советчик) и лекторы были студентами, всего лишь на несколько лет старше меня. Это служило сильной мотивацией: каждый день ты видишь то, к чему нужно стремиться, и именно это порой заставляет не поддаваться порыву лени, ежедневно работать над собой, чтобы стать хоть на немного лучше.

Впрочем, мотивируют новых членов клуба (в Модели ООН их называют «ньюкамерами», newcomers) на каждой лекции. На первых, ознакомительных занятиях, выдающиеся члены клуба рассказывают о правилах командной работы и о том, как развить в себе лидерские качества. Но самое интересное начинается после вводных лекций. С помощью жеребьевки всех участников семинара делят на делегации стран. Нашей команде досталась КНДР. Объяснять, почему мы были рады получить именно эту страну, думаю, будет излишним. 

Кроме официальных лекций, существовали и неформальные встречи команд. Это те самые team meetings, о которых я говорила в начале. Признаюсь, эти встречи мне нравились гораздо больше. Во-первых, проводились обычно они в непринужденной обстановке, а во-вторых, именно здесь мне удалось поближе узнать весь состав своей команды. На таких встречах эдвайзер проводил тренинги, которые в отличие от тех, что были на семинарах, помогали каждому члену команды справиться со своей индивидуальной проблемой. Он же устраивал встречи с другой делегацией. Обычно они имели соревновательный характер, что позволяло выявлять слабые и сильные стороны страны-соперника. Интересны были и наши приветствия: впервые меня не называли по имени. «О, КНДР в полном составе» или «привет братьям-коммунягам» — фразы, к которым я быстро привыкла. Эти мелочи постепенно укрепляли командный дух. Каждый из нас начинал осознавать, что успех возможен только при совместном взаимодействии.

ЗДРАВСТВУЙТЕ, БЕССОННЫЕ НОЧИ…

Что касается командных испытаний, то их было несколько: презентация своей страны, написание официальных документов, ораторское искусство и заключительные дебаты. Разберемся с каждым отдельно.

Презентация страны — это та часть, в которой вы можете дать волю своему воображению и попробовать себя в роли актеров. Часто выступления участников строятся на тонком юморе, благодаря которому зрителям становится понятно много серьезных вещей: положение страны в мире или ее отношение с другими. В ходе подготовки к этому конкурсу, я не только знала практически все о КНДР, но даже стала понимать некоторые ее действия. Только не пугайтесь, я против ядерной войны.

Еще один, не менее важный этап обучения «ньюкамеров»,— освоение ораторского искусства (англ.— public speaking). За несколько дней до выступления участников со своей короткой речью (это и называется 12 seconds) проводится лекция, где подробно объясняется, что нужно сделать, чтобы успешно выступить: как смотреть на зрителей, вести себя на сцене, говорить. Помню, перед своим выступлением я около двух часов провела возле зеркала, воображая, что я спикер ООН, в руках которого судьба всего мира. Знаете, результаты это дало, конечно, не сразу, но на заключительной конференции своим выступлением я была вполне удовлетворена.

Что касается написания документов, то это довольно скучный процесс. Целый день вы делаете умное лицо, роетесь на официальном сайте ООН, чтобы найти кучу серьезных санкций и резолюций, относящихся именно к вашей стране. Плюс здесь лишь один — вы узнаете всю структуру этой организации: кто ее генеральный секретарь, сколько стран в нее входит и чем каждая занимается.

У ЦЕЛИ

Медленно, но верно мы дошли до самого главного и волнительного испытания — заключительной конференции. В этот день нервы у всех на пределе, ведь каждый должен показать, чему он научился за месяц.

Условно конференцию можно разделить на два этапа: дебаты и написание резолюций. За несколько дней до дебатов дается повестка дня: актуальная проблема, для которой делегаты должны найти пути решения, учитывая реальную дипломатическую позицию своей страны. Правила очень просты: выигрывает страна, которая нашла поддержку своих идей в ходе дебатов и написала резолюцию — свод способов решения проблемы. В общем, это довольно увлекательно для тех, кому нравится выдвигать свои идеи, оспаривать чужие, напрягать мозги в поиске выходов из сложных ситуаций. Лично меня чувство того, что я настоящий делегат, который пытается решить глобальные проблемы, не покидало на протяжении всей конференции.

ВСЕ ЕЩЕ ВПЕРЕДИ…

Никогда не забуду облегчение, которое я испытала после этой долгой конференции. Осознание того, что все закончилось, ни с чем не может сравниться. Чувствуешь такую приятную усталость: ощущение гордости за себя, что ты смог все это выдержать. Не подумайте, что теперь я хочу забыть о клубе. Нет. Сейчас, когда прошло всего нескольких недель, я готова снова жить в этом бешеном ритме, снова окунуться в этот безумно интересный мир. Я уверена, моя история с «Моделью ООН» только начинается…

Как конвертировать модель из TensorFlow в PyTorch

Разработчики из HuggingFace опубликовали тьюториал по конвертированию предобученных моделей из TensorFlow в PyTorch. Это может пригодиться при попытке внедрить предобученную модель на TF в пайплайн на PyTorch. В качестве примера была взята архитектура GPT-2 от OpenAI.

Посмотреть на структуру модели

Первый шаг — это достать код модели на TensorFlow и чекпоинт предобученной модели. Для GPT-2 это можно получить из официального репозитория OpenAI.

Чекпоинты в TensorFlow обычно состоят из трех файлов с названиями XXX.ckpt.data-YYY, XXX.ckpt.index и XXX.ckpt.meta.

Содержание чекпоинта TF модели

Обученная NLP модель нуждается в словаре, чтобы сопоставлять токены эмбеддингам по индексу. В примере словари лежат в файлах encoder.json and vocab.bpe.

Сначала необходимо посмотреть в файл с гиперпараметрами модели, — hparams.json. Он содержит такие параметры, как количество слоев, механизмов внимание и подобные.

Файл с гиперпараметрами может быть переиспользован при конфигурации новой модели

Следующий шаг — посмотреть на структуру модели. Для этого должен быть предустановлен TensorFlow. Необходимо загрузить файл с чекпоинтом и посмотреть на сохраненные переменные. Результат, лист с переменными в чекпоинте, хранится как Numpy array. Эти переменные можно получить с помощью метода tf.train.load_variable(name). В TF переменные организованы как скоупы. В названии переменной содержится тот скоуп, к которому она принадлежит.

Список переменных GPT-2

Чтобы собрать PyTorch модель как можно быстрее, можно воспользоваться такой же организацией скоупов: для каждого под-скоупа в TF модели, необходимо создать подкласс с тем же именем в PyTorch.

Это позволит загрузить веса модели через последовательную итерацию над скоупами и классами. GPT-2 имеет 3 модуля в корне модели (в конце листа): model/wte, model/wpe and model/ln_f. Остальная модель составлена из последовательности идентичных модулей hXX, каждый из которых имеет свой модуль с вниманием, полносвязный модуль и 2 модуля с нормализацией слоя.

На этом этапе, когда известна структура модели, можно приступить к построению модели на PyTorch.

Скелет модели на PyTorch

Для начала необходимо повторить основной код модели на PyTorch. Этот этап подразумевает переписывание основного класса модели с TF на PyTorch. Подмодули модели на PyTorch (wte, wpe, h, ln_f) называются идентично скоупам модели в TF. Точно так же переписывается forward pass.

После конвертации модели следует шаг с загрузкой весов. Необходимо обращать внимание на то, что разные функции в TF и PyTorch могут работать с транспонированными весами.

В связи с этим важно проверять результаты обеих моделей на несоответствия. В оригинальном посте исследователи подробно расписывают процесс проверки моделей. 

Содержимое модели интеллектуального анализа данных (Analysis Services-Data Mining)

  • Чтение занимает 20 мин

В этой статье

Применимо к: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Power BI Premium

После создания и обработки модели интеллектуального анализа данных с использованием данных из базовой структуры интеллектуального анализа данных эта модель считается завершенной и содержит содержимое модели интеллектуального анализа данных. After you have designed and processed a mining model using data from the underlying mining structure, the mining model is complete and contains mining model content. На основе этого содержимого производится создание прогнозов и анализ данных.You can use this content to make predictions or analyze your data.

Модель интеллектуального анализа данных включает метаданные о модели, статистику по данным, а также закономерности, выявленные алгоритмом интеллектуального анализа данных.Mining model content includes metadata about the model, statistics about the data, and patterns discovered by the mining algorithm. В зависимости от применяемого алгоритма содержимое модели может включать формулы регрессии, определения правил, наборы элементов, весовые коэффициенты и другие статистические данные.Depending on the algorithm that was used, the model content may include regression formulas, the definitions of rules and itemsets, or weights and other statistics.

Но независимо от применяемого алгоритма содержимое модели интеллектуального анализа данных представляется стандартной структурой. Regardless of the algorithm that was used, mining model content is presented in a standard structure. Ее можно просмотреть в средстве просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт), которое включено в среду SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools, а затем переключиться в одно из пользовательских представлений, чтобы просмотреть, каким образом данные интерпретируются и отображаются в графическом виде для каждого типа модели.You can browse the structure in the Microsoft Generic Content Tree Viewer, provided in SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools, and then switch to one of the custom viewers to see how the information is interpreted and displayed graphically for each model type. К модели интеллектуального анализа данных можно также создавать запросы при помощи любого клиента, поддерживающего набор строк схемы MINING_MODEL_CONTENT.You can also create queries against the mining model content by using any client that supports the MINING_MODEL_CONTENT schema rowset. Дополнительные сведения см. в статье Задачи и инструкции по запросам интеллектуального анализа данных.For more information, see Data Mining Query Tasks and How-tos.

В этом разделе содержится описание базовой структуры содержимого для всех типов моделей интеллектуального анализа данных.This section describes the basic structure of the content provided for all kinds of mining models. В нем описаны все типы узлов, общие для всех моделей интеллектуального анализа данных, а также приведены рекомендации по интерпретации этих сведений.It describes the node types that are common to all mining model content, and provides guidance on how to interpret the information.

Структура содержимого модели интеллектуального анализа данныхStructure of Mining Model Content

Узлы в содержимом моделиNodes in the Model Content

Содержимое модели интеллектуального анализа данных по типу алгоритмаMining Model Content by Algorithm Type

Средства просмотра содержимого модели интеллектуального анализа данныхTools for Viewing Mining Model Content

Средства запроса содержимого модели интеллектуального анализа данныхTools for Querying Mining Model Content

Структура содержимого модели интеллектуального анализа данныхStructure of Mining Model Content

Содержимое каждой из моделей представлено в виде последовательности узлов. The content of each model is presented as a series of nodes. Узлом называется объект модели интеллектуального анализа данных, который содержит метаданные и сведения о фрагменте модели.A node is an object within a mining model that contains metadata and information about a portion of the model. Узлы упорядочены в виде иерархии.Nodes are arranged in a hierarchy. Смысл иерархии и порядок узлов в ней зависят от применяемого алгоритма.The exact arrangement of nodes in the hierarchy, and the meaning of the hierarchy, depends on the algorithm that you used. Например, при создании модели дерева принятия решений она будет содержать несколько деревьев, выходящих из корневого элемента модели. Модель нейронной сети может содержать одну или несколько сетей, а также узел статистики.For example, if you create a decision trees model, the model can contain multiple trees, all connected to the model root; if you create a neural network model, the model may contain one or more networks, plus a statistics node.

Первый узел любой модели называется корневым узлом или родительским узлом модели.The first node in each model is called the root node, or the model parent node. Корневой узел (NODE_TYPE = 1) есть в каждой модели.Every model has a root node (NODE_TYPE = 1). Как правило, он содержит метаданные о модели и дочерние узлы, но может также содержать некоторые дополнительные сведения о выявленных моделью закономерностях.The root node typically contains some metadata about the model, and the number of child nodes, but little additional information about the patterns discovered by the model.

Число дочерних узлов корневого узла зависит от алгоритма, применявшегося при создании модели.Depending on which algorithm you used to create the model, the root node has a varying number of child nodes. Дочерние узлы имеют разное назначение и содержат разные данные. Это зависит от алгоритма, сложности и уровня вложенности данных.Child nodes have different meanings and contain different content, depending on the algorithm and the depth and complexity of the data.

Узлы в содержимом модели интеллектуального анализа данныхNodes in Mining Model Content

В модели интеллектуального анализа данных узел является универсальным контейнером, в котором хранится фрагмент данных модели или ее части.In a mining model, a node is a general-purpose container that stores a piece of information about all or part of the model. Все узлы имеют одинаковую структуру. Они содержат столбцы, определенные набором строк схемы интеллектуального анализа данных.The structure of each node is always the same, and contains the columns defined by the data mining schema rowset.

Каждый узел содержит метаданные об узле, в том числе уникальный идентификатор в пределах модели, идентификатор родительского узла и число дочерних узлов.Each node includes metadata about the node, including an identifier that is unique within each model, the ID of the parent node, and the number of child nodes that the node has. Метаданные идентифицируют модель, в которую входит данный узел, а также каталог базы данных, в котором хранится эта модель. The metadata identifies the model to which the node belongs, and the database catalog where that particular model is stored. В зависимости от типа алгоритма, применяемого для создания модели, метаданные могут содержать следующие дополнительные сведения.Additional content provided in the node differs depending on the type of algorithm you used to create the model, and might include the following:

  • Число вариантов в обучающих данных, которые поддерживают прогнозируемое значение.Count of cases in the training data that supports a particular predicted value.

  • Статистика — среднее, стандартное отклонение и дисперсия.Statistics, such as mean, standard deviation, or variance.

  • Коэффициенты и формулы.Coefficients and formulas.

  • Определения правил и боковых указателей.Definition of rules and lateral pointers.

  • XML-фрагменты, описывающие часть модели.XML fragments that describe a portion of the model.

Список типов узлов в содержимом интеллектуального анализа данныхList of Mining Content Node Types

В следующей таблице перечислены различные типы узлов, создаваемых в моделях интеллектуального анализа данных. The following table lists the different types of nodes that are output in data mining models. Поскольку алгоритмы обрабатывают данные по-разному, для каждой из моделей создаются только определенные типы узлов.Because each algorithm processes information differently, each model generates only a few specific kinds of nodes. После смены алгоритма типы узлов также могут измениться.If you change the algorithm, the type of nodes may change. Кроме этого, при повторной обработке модели может измениться содержимое каждого из узлов.Also, if you reprocess the model, the content of each node may change.

Примечание

Если вы используете другую службу интеллектуального анализа данных или создаете собственные подключаемые алгоритмы, могут быть доступны дополнительные типы пользовательских узлов.If you use a different data mining service, or if you create your own plug-in algorithms, additional custom node types may be available.

NODE_TYPE IDNODE_TYPE ID Метка узлаNode Label Содержимое узлаNode Contents
11 МоделированиеModel Метаданные и корневой узел содержимого. Metadata and root content node. Все типы моделей.Applies to all model types.
22 ДеревоTree Корневой узел дерева классификации.Root node of a classification tree. Модели дерева принятия решений.Applies to decision tree models.
33 InteriorInterior Внутренняя узловая точка дерева.Interior split node in a tree. Модели дерева принятия решений.Applies to decision tree models.
44 DistributionDistribution Конечный узел дерева.Terminal node of a tree. Модели дерева принятия решений.Applies to decision tree models.
55 КластерCluster Кластер, выявленный алгоритмом.Cluster detected by the algorithm. Модели кластеризации и модели кластеризации последовательностей.Applies to clustering models and sequence clustering models.
66 НеизвестноUnknown Неизвестный тип узла.Unknown node type.
77 ItemSetItemSet Набор элементов, выявленный алгоритмом. Itemset detected by the algorithm. Модели взаимосвязей или модели кластеризации последовательностей.Applies to association models or sequence clustering models.
88 AssociationRuleAssociationRule Правило взаимосвязи, выявленное алгоритмом.Association rule detected by the algorithm. Модели взаимосвязей или модели кластеризации последовательностей.Applies to association models or sequence clustering models.
99 PredictableAttributePredictableAttribute Прогнозируемый атрибут.Predictable attribute. Все типы моделей.Applies to all model types.
1010 InputAttributeInputAttribute Входной атрибут.Input attribute. Деревья принятия решений и модели упрощенного алгоритма Байеса.Applies to decision trees and Naïve Bayes models.
1111 InputAttributeStateInputAttributeState Статистика о состоянии входного атрибута.Statistics about the states of an input attribute. Деревья принятия решений и модели упрощенного алгоритма Байеса.Applies to decision trees and Naïve Bayes models.
1313 ПоследовательностьSequence Верхний узел компонента марковской модели в кластере последовательностей.Top node for a Markov model component of a sequence cluster. Модели кластеризации последовательностей.Applies to sequence clustering models.
1414 ПереходTransition Марковская матрица переходов.Markov transition matrix. Модели кластеризации последовательностей.Applies to sequence clustering models.
1515 TimeSeriesTimeSeries Узел дерева временных рядов (кроме корневого).Non-root node of a time series tree. Только модель временных рядов.Applies to time series models only.
1616 TsTreeTsTree Корневой узел дерева временных рядов, который соответствует прогнозируемому временному ряду.Root node of a time series tree that corresponds to a predictable time series. Модели временных рядов, созданные с параметром MIXED.Applies to time series models, and only if the model was created using the MIXED parameter.
1717 NNetSubnetworkNNetSubnetwork Единичная подсеть.One sub-network. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
1818 NNetInputLayerNNetInputLayer Группа, содержащая узлы входного слоя.Group that contains the nodes of the input layer. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
1919 NNetHiddenLayerNNetHiddenLayer Группа, содержащая узлы, которые описывают скрытый слой.Groups that contains the nodes that describe the hidden layer. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2121 NNetOutputLayerNNetOutputLayer Группа, содержащая узлы выходного слоя.Groups that contains the nodes of the output layer. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2121 NNetInputNodeNNetInputNode Узел во входном слое, который соответствует входному атрибуту с соответствующими состояниями. Node in the input layer that matches an input attribute with the corresponding states. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2222 NNetHiddenNodeNNetHiddenNode Узел в скрытом слое.Node in the hidden layer. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2323 NNetOutputNodeNNetOutputNode Узел в выходном слое.Node in the output layer. Этот узел обычно соответствует выходному атрибуту и соответствующим состояниям.This node will usually match an output attribute and the corresponding states. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2424 NNetMarginalNodeNNetMarginalNode Граничная статистика по обучающему набору.Marginal statistics about the training set. Модели нейронных сетей.Applies to neural network models.
2525 RegressionTreeRootRegressionTreeRoot Корневой узел дерева регрессии.Root of a regression tree. Модели линейной регрессии и модели дерева принятия решений, содержащие непрерывные входные атрибуты.Applies to linear regression models and to decision trees models that contains continuous input attributes.
2626 NaiveBayesMarginalStatNodeNaiveBayesMarginalStatNode Граничная статистика по обучающему набору.Marginal statistics about the training set. Модели упрощенного алгоритма Байеса.Applies to Naïve Bayes models.
2727 ArimaRootArimaRoot Корневой узел модели ARIMA.Root node of an ARIMA model. Модели временных рядов, использующие алгоритм ARIMA.Applies to only those time series models that use the ARIMA algorithm.
2828 ArimaPeriodicStructureArimaPeriodicStructure Периодическая структура модели ARIMA.A periodic structure in an ARIMA model. Модели временных рядов, использующие алгоритм ARIMA.Applies to only those time series models that use the ARIMA algorithm.
2929 ArimaAutoRegressiveArimaAutoRegressive Коэффициент авторегрессии для единичного терма модели ARIMA. Autoregressive coefficient for a single term in an ARIMA model.

Модели временных рядов, использующие алгоритм ARIMA.Applies to only those time series models that use the ARIMA algorithm.

3030 ArimaMovingAverageArimaMovingAverage Коэффициент скользящего среднего для единичного терма модели ARIMA.Moving average coefficient for a single term in an ARIMA model. Модели временных рядов, использующие алгоритм ARIMA.Applies to only those time series models that use the ARIMA algorithm.
10001000 CustomBaseCustomBase Начальная точка для пользовательских типов узлов.Starting point for custom node types. Пользовательский тип узла должен быть целым числом, значение которого больше этой константы.Custom node types must be integers greater in value than this constant. Любые модели, создаваемые с использованием пользовательских подключаемых алгоритмов.Applies to models created by using custom plug-in algorithms.

Идентификатор, имя, заголовок и описание узлаNode ID, Name, Caption and Description

Корневой узел для любой модели всегда имеет уникальный идентификатор (NODE_UNIQUE_NAME) со значением 0. The root node of any model always has the unique ID (NODE_UNIQUE_NAME) of 0. Идентификаторы узлов назначаются автоматически службами Analysis Services и не могут быть изменены.All node IDs are assigned automatically by Analysis Services and cannot be modified.

Корневой узел каждой модели содержит также некоторые основные метаданные о модели.The root node for each model also contains some basic metadata about the model. Они описывают базу данных Analysis Services, где хранится модель (MODEL_CATALOG), схему (MODEL_SCHEMA) и имя модели (MODEL_NAME).This metadata includes the Analysis Services database where the model is stored (MODEL_CATALOG), the schema (MODEL_SCHEMA), and the name of the model (MODEL_NAME). Эти сведения дублируются во всех узлах модели, поэтому для доступа к ним нет необходимости запрашивать корневой узел.However, this information is repeated in all the nodes of the model, so you do not need to query the root node to get this metadata.

Помимо уникального идентификатора, каждый узел имеет имя (NODE_NAME).In addition to a name used as the unique identifier, each node has a name (NODE_NAME). Оно создается алгоритмом автоматически для отображения и не может быть изменено.This name is automatically created by the algorithm for display purposes and cannot be edited.

Примечание

Алгоритм кластеризации (Майкрософт) позволяет пользователям назначать каждому из кластеров понятные имена.The Microsoft Clustering algorithm allows users to assign friendly names to each cluster. Однако эти имена не сохраняются на сервере, поэтому после повторной обработки модели алгоритм сформирует их заново.However, these friendly names are not persisted on the server, and if you reprocess the model, the algorithm will generate new cluster names.

Алгоритм автоматически формирует для каждого из узлов заголовок и описание , которые выполняют функцию меток, давая пользователю представление о содержимом узла. The caption and description for each node are automatically generated by the algorithm, and serve as labels to help you understand the content of the node. Текст, формируемый для каждого из этих полей, зависит от типа модели.The text generated for each field depends on the model type. В некоторых случаях имя, заголовок и описание могут содержать один и тот же текст, но в некоторых моделях описание может действительно содержать дополнительные сведения.In some cases, the name, caption, and description may contain exactly the same string, but in some models, the description may contain additional information. Дополнительные сведения о реализации см. в разделе, посвященному соответствующему типу модели.See the topic about the individual model type for details of the implementation.

Примечание

Сервер Analysis Services поддерживает переименование узлов только в том случае, если пользовательский подключаемый алгоритм, с помощью которого была построена модель, поддерживает переименование. Analysis Services server supports the renaming of nodes only if you build models by using a custom plug-in algorithm that implements renaming,. Эта возможность реализуется перегрузкой методов при создании подключаемого алгоритма.To enable renaming, you must override the methods when you create the plug-in algorithm.

Родительские и дочерние узлы и количество элементов в узлахNode Parents, Node Children, and Node Cardinality

Связь между родительским и дочерними узлами в древовидной структуре определяется значением столбца PARENT_UNIQUE_NAME.The relationship between parent and child nodes in a tree structure is determined by the value of the PARENT_UNIQUE_NAME column. Это значение хранится в дочернем узле и содержит идентификатор родительского узла.This value is stored in the child node and tells you the ID of the parent node. Ниже приведено несколько примеров, демонстрирующих использование этих данных.Some examples follow of how this information might be used:

  • Если PARENT_UNIQUE_NAME имеет значение NULL, то узел является корневым узлом модели. A PARENT_UNIQUE_NAME that is NULL means that the node is the top node of the model.

  • Если PARENT_UNIQUE_NAME имеет значение 0, то узел должен быть непосредственным потомком корневого узла модели.If the value of PARENT_UNIQUE_NAME is 0, the node must be a direct descendant of the top node in the model. Это вызвано тем, что корневой узел всегда имеет идентификатор 0.This is because the ID of the root node is always 0.

  • Для поиска родителей и потомков узла можно применять функции в DMX-запросе.You can use functions within a Data Mining Extensions (DMX) query to find descendants or parents of a particular node. Дополнительные сведения об этих функциях см. в разделе Запросы интеллектуального анализа данных.For more information about using functions in queries, see Data Mining Queries.

Количеством элементов называют число элементов в наборе.Cardinality refers to the number of items in a set. В контексте обработанной модели интеллектуального анализа данных количество элементов указывает на число дочерних узлов, имеющихся у некоторого узла. In the context of a processed mining model, cardinality tells you the number of children in a particular node. Например, если в модели дерева принятия решений есть узел [Годовой доход], который имеет два дочерних узла — условие «[Годовой доход] = Высокий» и условие «[Годовой доход] = Низкий», — то значение CHILDREN_CARDINALITY для узла [Годовой доход] будет равно двум.For example, if a decision tree model has a node for [Yearly Income], and that node has two child nodes, one for the condition [Yearly Income] = High and one for the condition, [Yearly Income] = Low, the value of CHILDREN_CARDINALITY for the [Yearly Income] node would be 2.

Примечание

В службах Службы Analysis ServicesAnalysis Servicesв количество элементов включаются только непосредственные дочерние узлы.In Службы Analysis ServicesAnalysis Services, only the immediate child nodes are counted when calculating the cardinality of a node. Однако при создании пользовательского подключаемого алгоритма подсчет CHILDREN_CARDINALITY можно переопределить. However, if you create a custom plug-in algorithm, you can overload CHILDREN_CARDINALITY to count cardinality differently. Например, эта возможность может оказаться полезной в тех случаях, когда необходимо подсчитать общее число потомков, а не только непосредственных дочерних узлов.This may be useful, for example, if you wanted to count the total number of descendants, not just the immediate children.

Хотя количество элементов для всех моделей подсчитывается одинаково, интерпретация этого значения зависит от типа модели.Although cardinality is counted in the same way for all models, how you interpret or use the cardinality value differs depending on the model type. Например, в модели кластеризации количество элементов корневого узла указывает на общее число обнаруженных кластеров.For example, in a clustering model, the cardinality of the top node tells you the total number of clusters that were found. В других моделях количество элементов может иметь фиксированное значение в зависимости от типа узла. In other types of models, cardinality may always have a set value depending on the node type. Дополнительные сведения об интерпретации количества элементов см. в разделе для соответствующего типа модели.For more information about how to interpret cardinality, see the topic about the individual model type.

Примечание

Некоторые модели, в частности созданные с использованием алгоритма нейронной сети (Майкрософт), включают дополнительные типы узлов, содержащие описательную статистику по обучающим данным для всей модели.Some models, such as those created by the Microsoft Neural Network algorithm, additionally contain a special node type that provides descriptive statistics about the training data for the entire model. Эти узлы по определению не могут иметь дочерних узлов.By definition, these nodes never have child nodes.

распределение узлаNode Distribution

Столбец NODE_DISTRIBUTION содержит вложенную таблицу, которая для многих узлов содержит подробные и важные сведения о закономерностях, выявленных алгоритмом. The NODE_DISTRIBUTION column contains a nested table that in many nodes provides important and detailed information about the patterns discovered by the algorithm. Точные статистические данные в этой таблице зависят от типа модели, положения узла в дереве, а также от того, является прогнозируемый атрибут непрерывным числовым или дискретным значением. Они могут включать минимальное и максимальное значение атрибута, назначенные весовые коэффициенты, количество вариантов в узле, коэффициенты, используемые в формулах регрессии, а также статистические меры (например, стандартное отклонение и дисперсия).The exact statistics provided in this table change depending on the model type, the position of the node in the tree, and whether the predictable attribute is a continuous numeric value or a discrete value; however, they can include the minimum and maximum values of an attribute, weights assigned to values, the number of cases in a node, coefficients used in a regression formula, and statistical measures such as standard deviation and variance. Дополнительные сведения об интерпретации распределения узла см. в разделе, посвященном соответствующему типу модели.For more information about how to interpret node distribution, see the topic for the specific type of model type that you are working with.

Примечание

Таблица NODE_DISTRIBUTION для некоторых типов узлов может оказаться пустой.The NODE_DISTRIBUTION table may be empty, depending on the node type. Например, некоторые узлы предназначены только для организации коллекции дочерних узлов, которые содержат подробные статистические сведения.For example, some nodes serve only to organize a collection of child nodes, and it is the child nodes that contain the detailed statistics.

Вложенная таблица NODE_DISTRIBUTION всегда содержит следующие столбцы.The nested table, NODE_DISTRIBUTION, always contains the following columns. Содержимое каждого из них зависит от типа модели.The content of each column varies depending on the model type. Дополнительные сведения о типах моделей см. в разделе Содержимое модели интеллектуального анализа данных по типам алгоритмов.For more information about specific model types, see Mining Model Content by Algorithm Type.

ATTRIBUTE_NAMEATTRIBUTE_NAME
Содержимое зависит от алгоритма.Content varies by algorithm. Здесь может содержаться имя столбца, например прогнозируемый атрибут, правило, набор элементов или фрагмент внутренних данных алгоритма (например, фрагмент формулы).Can be the name of a column, such as a predictable attribute, a rule, an itemset, or a piece of information internal to the algorithm, such as part of a formula.

Кроме того, этот столбец может содержать пару «атрибут-значение».This column can also contain an attribute-value pair.

ATTRIBUTE_VALUEATTRIBUTE_VALUE
Значение атрибута, имя которого содержится в столбце ATTRIBUTE_NAME.Value of the attribute named in ATTRIBUTE_NAME.

Если именем атрибута является столбец, то в самом простом случае ATTRIBUTE_VALUE содержит одно из дискретных значений для этого столбца. If the attribute name is a column, then in the most straightforward case, the ATTRIBUTE_VALUE contains one of the discrete values for that column.

В зависимости от значений, переданных алгоритмом, столбец ATTRIBUTE_VALUE может также содержать флаг, который определяет, существует ли значение для атрибута (Существующий) или же оно равно значению NULL (Отсутствует).Depending on how the algorithm processes values, the ATTRIBUTE_VALUE can also contain a flag that tells you whether a value exists for the attribute (Existing), or whether the value is null (Missing).

Например, если модель предназначена для поиска клиентов, приобретавших определенную позицию как минимум один раз, то столбец ATTRIBUTE_NAME может содержать пару "атрибут-значение", которая определяет нужную позицию (например Model = 'Water bottle'), а столбец ATTRIBUTE_VALUE будет содержать только ключевое слово — Существующий или Отсутствует. For example, if your model is set up to find customers who have purchased a particular item at least once, the ATTRIBUTE_NAME column might contain the attribute-value pair that defines the item of interest, such as Model = 'Water bottle', and the ATTRIBUTE_VALUE column would contain only the keyword Existing or Missing.

ПсевдонимSUPPORT
Количество вариантов, имеющих пару «значение-атрибут» либо содержащих правило или набор элементов.Count of the cases that have this attribute-value pair, or that contain this itemset or rule.

В общем случае для каждого из узлов значение несущего множества указывает число вариантов обучающего набора, включенных в текущий узел.In general, for each node, the support value tells you how many cases in the training set are included in the current node. Для большинства типов моделей несущее множество представляет точное число вариантов.In most model types, support represents an exact count of cases. Это значение позволяет просмотреть распределение данных по обучающим вариантам без запроса самих обучающих данных.Support values are useful because you can view the distribution of data within your training cases without having to query the training data. Сервер Analysis Services также использует эти сохраненные значения для вычисления соотношения хранимых и априорных вероятностей, чтобы определить силу их влияния.The Analysis Services server also uses these stored values to calculate stored probability versus prior probability, to determine whether inference is strong or weak.

Например, в дереве классификации значение несущего множества определяет число вариантов, для которых описано сочетание атрибутов.For example, in a classification tree, the support value indicates the number of cases that have the described combination of attributes.

В дереве принятия решений сумма несущих множеств на каждом уровне дерева является суммой несущих множеств его родительского узла.In a decision tree, the sum of support at each level of a tree sums to the support of its parent node. Например, если модель, содержащая 1200 вариантов, делится на один и тот же пол, а затем делится на три значения для дохода-низкая, средняя и высокая-дочерние узлы node (2), являющиеся узлами (4), (5) и (6), всегда суммируются до того же числа вариантов, что и node (2).For example, if a model containing 1200 cases is divided equally by gender, and then subdivided equally by three values for Income-Low, Medium, and High-the child nodes of node (2), which are nodes (4), (5) and (6), always sum to the same number of cases as node (2).

Идентификатор и атрибуты узлаNode ID and node attributes Число несущего множестваSupport count
(1) Корневой узел модели(1) Model root 12001200
(2) Пол = Мужской(2) Gender = Male

(3) Пол = Женский(3) Gender = Female

600600

600600

(4) Пол = Мужской и Доход = Высокий(4) Gender = Male and Income = High

(5) Пол = Мужской и Доход = Средний(5) Gender = Male and Income = Medium

(6) Пол = Мужской и Доход = Низкий(6) Gender = Male and Income = Low

200200

200200

200200

(7) Пол = Женский и Доход = Высокий(7) Gender = Female and Income = High

(8) Пол = Женский и Доход = Средний(8) Gender = Female and Income = Medium

(9) Пол = Женский и Доход = Низкий(9) Gender = Female and Income = Low

200200

200200

200200

Для модели кластеризации число несущих множеств может быть взвешенным, включая вероятность принадлежности к нескольким кластерам. For a clustering model, the number for support can be weighted to include the probabilities of belonging to multiple clusters. Участие в нескольких кластерах является методом кластеризации по умолчанию.Multiple cluster membership is the default clustering method. Поскольку в этом случае каждый вариант не должен обязательно принадлежать одному и только одному кластеру, несущее множество для всех кластеров в этой модели может составить значение, отличное от 100%.In this scenario, because each case does not necessarily belong to one and only one cluster, support in these models might not add up to 100 percent across all clusters.

PROBABILITYPROBABILITY
Указывает вероятность для определенного узла в пределах всей модели.Indicates the probability for this specific node within the entire model.

Как правило, вероятность представляет несущее множество для конкретного значения, поделенное на общее число вариантов в узле (NODE_SUPPORT).Generally, probability represents support for this particular value, divided by the total count of cases within the node (NODE_SUPPORT).

Однако вероятность слегка корректируется — из нее исключается смещение, вызванное пропусками данных.However, probability is adjusted slightly to eliminate bias caused by missing values in the data.

Например, если текущими значениями атрибутов [Всего детей] являются «Один» и «Два», то следует избегать создания моделей, которые прогнозируют невозможность отсутствия детей, как и наличия трех и более детей.For example, if the current values for [Total Children] are 'One' and 'Two', you want to avoid creating a model that predicts that it is impossible to have no children, or to have three children. Чтобы убедиться, что отсутствующие значения неправдоподобны, но не невозможны, алгоритм для любого атрибута всегда добавляет к числу фактических значений единицу.To ensure that missing values are improbable, but not impossible, the algorithm always adds 1 to the count of actual values for any attribute.

Пример:Example:

Probability для [Всего детей = Один] = [Число вариантов, где Всего детей = Один] + 1/[Число всех вариантов] + 3Probability of [Total Children = One] = [Count of cases where Total Children = One] + 1/[Count of all cases] + 3

Probability для [Всего детей = Два] = [Число вариантов где Всего детей = Два] + 1/[Число всех вариантов] + 3Probability of [Total Children = Two]= [Count of cases where Total Children = Two] +1/[Count of all cases] +3

Примечание

Корректировка на 3 получается путем прибавления единицы к общему числу существующих значений n. The adjustment of 3 is calculated by adding 1 to the total number of existing values, n.

После корректировки вероятности для всех значений по-прежнему в сумме составляют 1.After adjustment, the probabilities for all values still add up to 1. Вероятность для значения, для которого нет данных (в данном примере [Всего детей = «Ноль», «Три» или любое другое значение]), начинается на очень низком ненулевом уровне и медленно возрастает по мере добавления вариантов.The probability for the value with no data (in this example, [Total Children = 'Zero', 'Three', or some other value]), starts at a very low non-zero level, and rises slowly as more cases are added.

дисперсияVARIANCE
Показывает дисперсию значений в пределах узла.Indicates the variance of the values within the node. По определению дисперсия для дискретных значений всегда равна 0.By definition, variance is always 0 for discrete values. Если модель поддерживает непрерывные значения, дисперсия вычисляется как σ (сигма) со знаменателем n, представляющим количество вариантов в узле. If the model supports continuous values, variance is computed as σ (sigma), using the denominator n, or the number of cases in the node.

Для представления стандартного отклонения (StDev) существует два общих определения.There are two definitions in general use to represent standard deviation (StDev). В первом методе вычисления стандартного отклонения смещение учитывается, а во втором не учитывается.One method for calculating standard deviation takes into account bias, and another method computes standard deviation without using bias. В общем случае в алгоритмах интеллектуального анализа данных Майкрософт при вычислении стандартного отклонения не используют смещение.In general, Microsoft data mining algorithms do not use bias when computing standard deviation.

Значение, отображаемое в таблице NODE_DISTRIBUTION, является фактическим значением для всех дискретных и дискретизированных атрибутов или средним для непрерывных значений.The value that appears in the NODE_DISTRIBUTION table is the actual value for all discrete and discretized attributes, and the mean for continuous values.

VALUE_TYPEVALUE_TYPE
Указывает тип данных значения или атрибута и способ его использования.Indicates the data type of the value or an attribute, and the usage of the value. Определенные типы значений могут применяться только к определенным типам моделей.Certain value types apply only to certain model types:

VALUE_TYPE IDVALUE_TYPE ID Метка значенияValue Label Имя типа значенияValue Type Name
11 MissingMissing Указывает, что в данных вариантов отсутствуют значения для этого атрибута.Indicates that the case data did not contain a value for this attribute. Состояние Missing вычисляется отдельно от атрибутов, имеющих значения.The Missing state is calculated separately from attributes that have values.
22 СуществующийExisting Указывает, что данные вариантов содержат значение для этого атрибута.Indicates that the case data contains a value for this attribute.
33 С задержкойContinuous Указывает, что значение атрибута является непрерывным числовым значением и поэтому может быть представлено средним значением вместе с дисперсией и стандартным отклонением.Indicates that the value of the attribute is a continuous numeric value and therefore can be represented by a mean, together with variance and standard deviation.
44 DiscreteDiscrete Указывает, что значение (либо числовое, либо текстовое) должно рассматриваться как дискретное.Indicates a value, either numeric or text, that is treated as discrete.

Примечание. Дискретные значения также могут отсутствовать. Эта ситуация, однако, при вычислениях обрабатывается иначе.Note Discrete values can also be missing; however, they are handled differently when making calculations. Дополнительные сведения см. в разделе Отсутствующие значения (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).For information, see Missing Values (Analysis Services - Data Mining).

55 ДискретизированныйDiscretized Указывает, что атрибут содержит дискретизированные числовые значения.Indicates that the attribute contains numeric values that have been discretized. Это значение представляет собой строку форматирования, которая описывает сегменты дискретизации.The value will be a formatted string that describes the discretization buckets.
66 СуществующийExisting Указывает, что атрибут имеет непрерывные числовые значения и что эти значения представлены в данных (нет отсутствующих или выводимых значений).Indicates that the attribute has continuous numeric values and that values have been supplied in the data, vs. values that are missing or inferred.
77 CoefficientCoefficient Указывает числовое значение, представляющее коэффициент.Indicates a numeric value that represents a coefficient.

Коэффициент — это значение, которое применяется при вычислении значения зависимой переменной. A coefficient is a value that is applied when calculating the value of the dependent variable. Например, если модель создает формулу регрессии, которая прогнозирует доход на основе возраста, то в ней используется коэффициент, связывающий возраст и уровень дохода.For example, if your model creates a regression formula that predicts income based on age, the coefficient is used in the formula that relates age to income.

88 Score gainScore gain Указывает числовое значение, представляющее рост оценки для атрибута.Indicates a numeric value that represents score gain for an attribute.
99 СтатистикаStatistics Указывает числовое значение, представляющее статистику для регрессора.Indicates a numeric value that represents a statistic for a regressor.
1010 Node unique nameNode unique name Указывает, что значение должно обрабатываться не как числовое или символьное, а как уникальный идентификатор другого узла содержимого модели. Indicates that the value should not be handled not as numeric or string, but as the unique identifier of another content node in a model.

Например, в модели нейронной сети идентификаторы представляют собой указатели из узлов выходного слоя на узлы скрытого слоя, а также из узлов скрытого слоя на узлы входного слоя.For example, in a neural network model, the IDs provide pointers from nodes in the output layer to nodes in the hidden layer, and from nodes in the hidden layer to nodes in the input layer.

1111 InterceptIntercept Указывает числовое значение, представляющее отсекаемый отрезок в формуле регрессии.Indicates a numeric value that represents the intercept in a regression formula.
1212 PeriodicityPeriodicity Указывает, что значение определяет в модели периодическую структуру.Indicates that the value denotes a periodic structure in a model.

Применяется только в моделях временных рядов, в которых используется алгоритм ARIMA. Applies only to time series models that contain an ARIMA model.

Примечание. Алгоритм временных рядов (Майкрософт) автоматически определяет периодические структуры на основе обучающих данных.Note: The Microsoft Time Series algorithm automatically detects periodic structures based on the training data. В результате этого периодичности в конечной модели могут включать значения периодичности, которые не были заданы в качестве параметров при создании модели.As a result, the periodicities in the final model may include periodicity values that you did not provide as a parameter when creating the model.

1313 Autoregressive orderAutoregressive order Указывает, что значение представляет число авторегрессивных рядов.Indicates that the value represents the number of autoregressive series.

Применяется в моделях временных рядов, использующих алгоритм ARIMA.Applies to time series models that use the ARIMA algorithm.

1414 Moving average orderMoving average order Представляет значение, которое представляет число скользящих средних в одном ряду. Represents a value that represents the number of moving averages in a series.

Применяется в моделях временных рядов, использующих алгоритм ARIMA.Applies to time series models that use the ARIMA algorithm.

1515 Difference orderDifference order Указывает, что значение определяет, сколько раз был продифференцирован ряд.Indicates that the value represents a value that indicates how many times the series is differentiated.

Применяется в моделях временных рядов, использующих алгоритм ARIMA.Applies to time series models that use the ARIMA algorithm.

1616 ЛогическоеBoolean Представляет логический тип данных.Represents a Boolean type.
1717 ДругоеOther Представляет пользовательское значение, определяемое алгоритмом.Represents a custom value defined by the algorithm.
1818 Prerendered stringPrerendered string Представляет пользовательское значение, которое алгоритм возвращает в виде строки. Represents a custom value that the algorithm renders as a string. Никакое форматирование к ней объектной моделью не применяется.No formatting was applied by the object model.

Типы значений наследуются от перечисления ADMOMD.NET.The value types are derived from the ADMOMD.NET enumeration. Дополнительные сведения см. в разделе Microsoft. AnalysisServices. того объектная AdomdServer. Минингвалуетипе.For more information, see Microsoft.AnalysisServices.AdomdServer.MiningValueType.

Оценка узлаNode Score

Значение оценки узла зависит от типа модели, а также от разных узлов.The meaning of the node score differs depending on the model type, and can be specific to the node type as well. Сведения о том, каким образом вычисляется столбец NODE_SCORE для каждой модели и типа узла, см. в разделе Содержимое модели интеллектуального анализа данных по типам алгоритмов.For information about how NODE_SCORE is calculated for each model and node type, see Mining Model Content by Algorithm Type.

Вероятность узла и граничная вероятностьNode Probability and Marginal Probability

Набор строк схемы модели интеллектуального анализа данных включает столбцы NODE_PROBABILITY и MARGINAL_PROBABILITY для всех типов моделей.The mining model schema rowset includes the columns NODE_PROBABILITY and MARGINAL_PROBABILITY for all model types. Значения в этих столбцах содержатся только для тех узлов, где значение вероятности является осмысленным.These columns contain values only in nodes where a probability value is meaningful. Например, корневой узел модели никогда не содержит оценки вероятности.For example, the root node of a model never contains a probability score.

В узлах, содержащих оценки вероятности, вероятность узла и граничная вероятность представляют разные вычисления.In those nodes that do provide probability scores, the node probability and marginal probabilities represent different calculations.

  • Граничная вероятность — это вероятность достижения узла из его родителя. Marginal probability is the probability of reaching the node from its parent.

  • Вероятность узла — это вероятность достижения узла из корневого узла.Node probability is the probability of reaching the node from the root.

  • Вероятность узла всегда меньше или равна граничной вероятности.Node probability is always less than or equal to marginal probability.

Например, если база заказчиков в дереве принятия решений разделилась на две равные части по половому признаку (и при этом нет отсутствующих значений), то вероятность обоих дочерних узлов будет равна 0,5.For example, if the population of all customers in a decision tree is split equally by gender (and no values are missing), the probability of the child nodes should be .5. Однако предположим, что каждый из узлов для пола делится на равные уровни дохода — высокий, средний и низкий. However, suppose that each of the nodes for gender is divided equally by income levels-High, Medium, and Low. В этом случае оценка MARGINAL_PROBABILITY для каждого дочернего узла будет равна примерно 0,33, а значение NODE_PROBABILTY будет произведением всех вероятностей, ведущих к этому узлу, и поэтому будет всегда меньше значения MARGINAL_PROBABILITY.In this case the MARGINAL_PROBABILITY score for each child node should always be .33 but the NODE_PROBABILTY value will be the product of all probabilities leading to that node and thus always less than the MARGINAL_PROBABILITY value.

Уровень и значение узла (атрибута)Level of node/attribute and value Граничная вероятностьMarginal probability Вероятность узлаNode probability
Корневой элемент моделиModel root

Все целевые заказчикиAll target customers

11 11
Целевые заказчики, разбитые по половому признаку.Target customers split by gender . 5.5 .5.5
Целевые заказчики, разбитые по половому признаку, а затем по уровню дохода.Target customers split by gender, and split again three ways by income .33.33 .5 * .33 = .165.5 * .33 = .165

Правило узла и граничное правилоNode Rule and Marginal Rule

Набор строк схемы модели интеллектуального анализа данных включает столбцы NODE_PROBABILITY и MARGINAL_PROBABILITY для всех типов моделей.The mining model schema rowset also includes the columns NODE_RULE and MARGINAL_RULE for all model types. В этих столбцах хранятся XML-фрагменты, которые могут быть использованы для сериализации модели или для представления некоторой части ее структуры.These columns contain XML fragments that can be used to serialize a model, or to represent some part of the model structure. Эти столбцы могут оказаться пустыми для тех узлов, где они не имеют смысла.These columns may be blank for some nodes, if a value would be meaningless.

Предусмотрено два типа XML-правил, как и для значений вероятности.Two kinds of XML rules are provided, similar to the two kinds of probability values. XML-фрагмент в столбце MARGINAL_RULE определяет атрибут и значение текущего узла, а XML-фрагмент в столбце NODE_RULE описывает путь до текущего узла от корневого узла модели.The XML fragment in MARGINAL_RULE defines the attribute and value for the current node, whereas the XML fragment in NODE_RULE describes the path to the current node from the model root.

Содержимое модели интеллектуального анализа данных по типу алгоритмаMining Model Content by Algorithm Type

Каждый алгоритм в пределах своей схемы содержимого хранит различные типы сведений.Each algorithm stores different types of information as part of its content schema. Например, алгоритм кластеризации ( MicrosoftMicrosoft ) формирует множество дочерних узлов, каждый из которых представляет вероятный кластер.For example, the MicrosoftMicrosoft Clustering Algorithm generates many child nodes, each of which represents a possible cluster. Каждый узел кластера содержит правила, описывающие характеристики, общие для всех его элементов.Each cluster node contains rules that describe characteristics shared by items in the cluster. Алгоритм линейной регрессии ( MicrosoftMicrosoft ), наоборот, не содержит дочерних узлов. Вместо этого родительский узел модели содержит уравнение, которое описывает линейное соотношение, обнаруженное в процессе анализа.In contrast, the MicrosoftMicrosoft Linear Regression algorithm does not contain any child nodes; instead, the parent node for the model contains the equation that describes the linear relationship discovered by analysis.

В следующей таблице приведены ссылки на разделы для каждого из типов алгоритмов.The following table provides links to topics for each type of algorithm.

  • Разделы содержимого модели. Объяснение значений каждого типа узла для каждого из типов алгоритмов и советы о том, какие из узлов представляют наибольший интерес для конкретного типа модели. Model content topics: Explain the meaning of each node type for each algorithm type, and provide guidance about which nodes are of most interest in a particular model type.

  • Разделы запросов. Примеры запросов к модели определенного типа и рекомендации, касающиеся интерпретации результатов.Querying topics: Provide examples of queries against a particular model type and guidance on how to interpret the results.

Средства просмотра содержимого модели интеллектуального анализа данныхTools for Viewing Mining Model Content

При просмотре и исследовании модели в среде SQL Server Data ToolsSQL Server Data Toolsпросмотр данных производится с помощью средства просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт), включенного в состав сред SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools и SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio.When you browse or explore a model in SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools, you can view the information in the Microsoft Generic Content Tree Viewer, which is available in both SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools and SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio.

Это средство MicrosoftMicrosoft отображает столбцы, правила, свойства, атрибуты, узлы и другое содержимое модели на основе данных, доступных через наборы строк схемы содержимого модели интеллектуального анализа данных.The MicrosoftMicrosoft Generic Content Viewer displays the columns, rules, properties, attributes, nodes, and other content from the model by using the same information that is available in the content schema rowset of the mining model. Набор строк схемы содержимого представляет собой общую платформу, предназначенную для предоставления подробных сведений о содержимом модели интеллектуального анализа данных.The content schema rowset is a generic framework for presenting detailed information about the content of a data mining model. Содержимое модели можно просмотреть в любом клиенте, поддерживающем иерархические наборы строк.You can view model content in any client that supports hierarchical rowsets. Средство просмотра в среде SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools представляет эти данные в виде HTML-таблицы, обеспечивая представление всех моделей в согласованном формате, что значительно облегчает понимание структуры создаваемой модели. The viewer in SQL Server Data ToolsSQL Server Data Tools presents this information in an HTML table viewer that represents all models in a consistent format, making it easier to understand the structure of the models that you create. Дополнительные сведения см. в разделе Просмотр модели в средстве просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт).For more information, see Browse a Model Using the Microsoft Generic Content Tree Viewer.

Средства для запроса содержимого модели интеллектуального анализа данныхTools for Querying Mining Model Content

Чтобы получить содержимое модели интеллектуального анализа данных, необходимо создать запрос к модели интеллектуального анализа данных.To retrieve mining model content, you must create a query against the data mining model.

Простейший способ создания запроса содержимого — выполнить следующую инструкцию DMX в среде SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio.The easiest way to create a content query is to execute the following DMX statement in SQL Server Management StudioSQL Server Management Studio:

SELECT * FROM [<mining model name>]. CONTENT  

Дополнительные сведения см. в статье Запросы интеллектуального анализа данных.For more information, see Data Mining Queries.

Запрос к содержимому модели интеллектуального анализа данных можно также выполнить с помощью наборов строк схемы интеллектуального анализа данных.You can also query the mining model content by using the data mining schema rowsets. Такой набор строк имеет стандартную структуру, которая дает возможность клиентам анализировать, просматривать и запрашивать данные о структурах и моделях интеллектуального анализа данных.A schema rowset is a standard structure that clients use to discover, browse, and query information about mining structures and models. Запросы к наборам строк схемы можно выполнять с помощью инструкций XMLA, Transact-SQL и DMX.You can query the schema rowsets by using XMLA, Transact-SQL, or DMX statements.

В SQL Server 2017SQL Server 2017можно получить доступ к информации в наборах строк схемы интеллектуального анализа данных. Для этого нужно установить соединение с экземпляром служб Службы Analysis ServicesAnalysis Services и создать запросы к системным таблицам.In SQL Server 2017SQL Server 2017, you can also access the information in the data mining schema rowsets by opening a connection to the Службы Analysis ServicesAnalysis Services instance and querying the system tables. Дополнительные сведения см. в разделе Наборы строк схемы интеллектуального анализа данных (службы SSAS).For more information, see Data Mining Schema Rowsets (SSAs).

См. также:See Also

Средство просмотра деревьев содержимого общего вида (Майкрософт) (интеллектуального анализа данных) Microsoft Generic Content Tree Viewer (Data Mining)
Алгоритмы интеллектуального анализа данных (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)Data Mining Algorithms (Analysis Services - Data Mining)

Тестирование на основе моделей / Блог компании JUG Ru Group / Хабр


Картинка с unsplash. com

Обеспечение качества, оно же Quality Assurance, оно же QA, включает в себя много разных активностей, позволяющих делать продукт лучше. Незаменимая и широко известная часть этого процесса — тестирование.

Принято считать, что тестирование следует после разработки ПО. В каком-то смысле это правда: нельзя проверить работающий продукт, пока он не готов. Однако в эпоху гибких методологий только ленивый не слышал про так называемый принцип «смещения влево», или shift left — включение специалиста по тестированию в процесс разработки продукта как можно раньше.
Как это возможно?

Пара слов обо мне: меня зовут Настя Заречнева, и я обеспечиваю качество рекламы ВКонтакте. Раньше я работала в аутсорсе на самых разных проектах, выполняя роли от тест-аналитика до руководителя команды QA, поэтому не понаслышке знаю, что начинать тестирование заранее — классный способ сэкономить себе время и нервы в будущем.

Содержание




Предисловие


Дело в том, что наиболее серьезные баги, как известно, можно найти на этапе проектирования продукта. Особенно актуально это для разработки новой фичи, которая так или иначе затрагивает уже работающие компоненты. Как правило, такие взаимосвязи продумывает архитектор (или человек, выполняющий эту роль в команде), но даже работу такого опытного специалиста необходимо тестировать — как минимум из-за человеческого фактора и возможности ошибиться, как максимум из-за силы коллективного разума.

Как тестировщик может помочь в этом случае? В ситуации, когда есть макеты или спецификация, все становится проще: можно использовать готовый нарисованный интерфейс для составления тестовой документации и продумывания неочевидных, но реальных кейсов.

Если же макеты еще не готовы, или есть только функциональные требования, или, что еще интереснее, задача затрагивает не столько интерфейс, сколько логику взаимодействия между компонентами тестируемой системы, довольно легко упустить важные зависимости, касающиеся разрабатываемого решения.

Есть 2 варианта: либо учиться читать код (что не панацея, ведь даже разработчики зачастую разбираются лишь в той части системы, с которой непосредственно работают), либо искать другой существующий способ тестировать функциональные аспекты продукта.

Тут нам и приходят на помощь тестовые модели. Это не rocket science и не что-то ультрановое: аналогией с использованием тестовых моделей в разработке ПО можно считать использование схем при проектировании электроприбора или электроустановки. Даже если сама установка еще не готова, мы уже можем увидеть части системы, их связи и слабые места, — например, на изображении ниже можно заметить будущее короткое замыкание.


По сути, тестовые модели — нечто похожее: это абстрактные наглядные схемы, описывающие состояние, взаимодействия и связи системных компонентов. Единственное, что компоненты у нас чуть менее материальные, чем в примере с электротехникой, однако это не избавляет нас от вероятности ошибки, а, возможно, даже несколько ее увеличивает.

Тестирование на основе моделей (Model-Based Testing, далее MBT) — одна из техник тестирования черного ящика. В непрерывной разработке (и, как правило, частых поставках) большого продукта ошибка может стоить дорого, и именно потому, что MBT — один из проверенных и эффективных способов предотвратить ее как можно раньше, мне захотелось собрать и представить вам информацию о нем.

Что такое тестовые модели


Как мы успели разобраться, тестовые модели — это схема, наглядное описание тестируемой системы. Тестовыми моделями могут служить схемы, таблицы, диаграммы переходов состояний и в некоторых случаях даже интеллект-карты. В идеале тестовые модели должны создаваться на этапе проектирования системы (или ее отдельного компонента) и понятно демонстрировать влияние одной части ПО на другую.

Аналогично другим моделям, они должны быть в меру точны, адекватны (соответствовать реальности), универсальны (могут быть использованы неоднократно и для разных задач) и целесообразно экономичны. Последнее очень важно: не стоит применять MBT ради галочки: важно понимать цель и ожидаемый результат такого подхода. Если создание и поддержание модели занимает больше времени, чем нахождение и исправление проблем без нее, а сам продукт не планируется поддерживать в долгосрочной перспективе, лучше сконцентрироваться на более доступных методах обеспечения качества.

Основные особенности тестовых моделей в том, что их можно начинать собирать еще до фактического старта разработки, и в том, что их можно обновлять и переиспользовать при изменении системы. Таким образом, тестовая модель дает более ясное представление о системе всем участникам разработки и упрощает поддержку будущей тестовой документации, — но обо всем по порядку.

Какое отношение к математике имеют тестовые модели


Как и другие модели — достаточно близкое. В математике довольно много абстракций, поэтому без моделирования никак — вспомнить хотя бы конечные автоматы — детерминированные и недетерминированные. В классическом случае они используются для математического моделирования и описания формальных грамматик, однако если заменить состояния автомата на состояния системы, а переходы — на возможные действия в каждом из состояний, то из вот такого академического примера НКА:
мы получим грубую и пока не исчерпывающую, но уже достаточно понятную тестовую модель, — например, с вариантами пополнения баланса в рекламном кабинете ВКонтакте.
Кроме того, в проектировании тестов активно используются математические дисциплины: теория графов, комбинаторика, различные минимальные и максимальные значения. Если немного вспомнить курс матанализа в университете, можно понять, что тестовые модели — лишь одно из применений всего того, что вы уже умеете.

Плюсы и минусы тестовых моделей


Как и любой подход, MBT имеет преимущества и недостатки. Давайте рассмотрим их по порядку.

Плюсы MBT:

  • Использование тестовых моделей развивает аналитическое мышление за счет постоянного анализа (сюрприз!) тестируемой системы. Лучший способ развить этот тип мышления — применять его для решения задач, например, для создания абстрактной схемы продукта или его компонента.
  • Моделирование улучшает понимание системы как у того, кто модель создает, так и у команды, которая ревьюит и использует ее. Приятный бонус: спустя некоторое время благодаря модели можно научиться предугадывать поведение системы в тех или иных обстоятельствах.
  • Тестовую модель поддерживать легче, чем много тест-кейсов (за счет абстрактности и того, что кейсов много, а модель одна).
  • MBT позволяет взглянуть на систему (или ее часть) в целом и увидеть неочевидные зависимости.
  • Создание и поддержание тестовой модели способствует синхронизации понимания работы системы внутри команды. Это очень полезно для избегания неоднозначных ситуаций и решения спорных вопросов «на берегу» до начала разработки.
  • Благодаря математической подоплеке наличие модели позволяет автоматизировать нахождение оптимального пути, пути с задействованием всех состояний и т.д. Кроме того, тестовую модель можно использовать как основу для проектирования автотестов.
  • Несомненно, модель делает процесс адаптации новичка в проект более эффективным. «Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать» тут как раз работает. Кроме того, у нового члена команды могут возникнуть вопросы, которые не пришли в голову команде, или другие участники процесса разработки могут вспомнить что-то важное, презентуя модель новичку.
  • Тестирование на основе моделей прекрасно подходит для долгосрочных проектов, где большое число тест-кейсов затруднит понимание принципов работы системы, а простая и наглядная схема, наоборот, упростит его.

Минусы MBT:
  • Если в модели есть ошибка, это может привести к фундаментальному недопониманию внутри команды. Именно поэтому важен следующий пункт.
  • Желательно, чтобы в моделировании (или ревью модели) участвовала вся команда. Во-первых, это позволяет исключить недопонимания, во-вторых, активирует силу коллективного разума.
  • Как и в случае с тестовой документацией, надо не лениться, поддерживать и регулярно обновлять модель. Если на это нет времени и/или недостаточно знаний, стоит поставить под сомнение целесообразность использования тестовых моделей в проекте.
  • Иногда создание модели занимает больше времени, чем написание простого чек-листа. Особенно это актуально для больших и многокомпонентных систем: если модель начинают создавать после того, как внутри системы уже существует куча не до конца понятных зависимостей, это может стать довольно долгим (но, скорее всего, того стоящим!) процессом.
  • Использование тестовых моделей требует определенных навыков абстрактного мышления вкупе с внимательностью к мелочам. Скорее всего, если вы успешно работаете в тестировании, у вас есть все эти навыки, но нужно быть осторожными и никогда не отключать критическое мышление даже по отношению к собственным трудам.


Как начать использовать тестовые модели


Мы поняли, что такое тестовые модели, откуда они взялись и что в них хорошего. Мы даже готовы к потенциальным челленджам тестирования на основе моделей. Осталось лишь сделать первый шаг. Ниже представлю один из допустимых вариантов, как это сделать.
  1. Определить наиболее удобный для восприятия (собой, командой или бизнес-оунерами) вид схемы (таблица, диаграмма, граф… ). Важно, чтобы те, для кого делается модель, легко «читали» ее — это наша основная задача;
  2. Декомпозировать систему, которую собираемся описать, на модули (руководствуясь приоритетами, функциональностью, логикой или другими критериями). Скорее всего, ваша система многокомпонентна. Не стоит пытаться описать все и сразу: начните с малого.
  3. Определить для отдельно взятого модуля возможные состояния системы, действия пользователя, переходы между состояниями, а также начальные и конечные точки взаимодействия (т.н. точку входа и точку выхода).
  4. Схематично нарисовать «золотой путь», то есть идеальный вариант взаимодействия пользователя и системы.
  5. Расширить этот путь для модуля так, чтобы помимо идеальных случаев модель включала и иные варианты: подумайте, что может пойти не так на каждом шаге.
  6. Не забудьте о влиянии каждого состояния и перехода на другие части системы. Это особенно актуально, если вы создаете не первую модель для тестируемого продукта.
  7. Решить, будете ли вы объединять модули в одну схему или хранить их по отдельности.
  8. Поделиться полученной моделью с командой. Можно презентовать, отдать на ревью или пригласить коллег на ограниченную по времени сессию мозгового штурма, чтобы дополнить то, что вы могли забыть или упустить.
  9. Поддерживать! Не забывать актуализировать и обновлять модель, — особенно когда добавляете новые компоненты, связи или даже новые модели.


Пример тестовой модели


Давайте немного отойдем от теории и рассмотрим на практике пример из книги Ли Коупленда «A Practitioner's Guide to Software Test Design», а именно диаграмму переходов состояний как иллюстрацию рабочей тестовой модели.
Тестировать будем покупку билета — например, на концерт.

Для начала, мы инициируем транзакцию: после того, как выбрали билет, мы ввели информацию о себе и перешли на страницу оплаты, в то время как система автоматически инициировала таймер оплаты. Так как нас интересует процесс оплаты и использования билета, можно сделать именно этот шаг входной точкой тестовой модели.


Иллюстрация из книги Ли Коупленда «A Practitioner's Guide to Software Test Design»

Что мы будем делать после этого? В идеальном случае оплатим билет, а затем распечатаем и предъявим его на входе. Отразим эти действия в нашей модели.


Иллюстрация из книги Ли Коупленда «A Practitioner's Guide to Software Test Design»

После распечатывания и предъявления на входе у билета есть точка невозврата — мы использовали его на прошедшем мероприятии. Дальше билет недействителен и не может быть как-то использован, — значит, примерно здесь наш «золотой путь» и заканчивается: обозначим конец на нашей диаграмме.


Иллюстрация из книги Ли Коупленда «A Practitioner's Guide to Software Test Design»

Как тестировщики, мы прекрасно понимаем, что все не так просто и на каждом этапе что-то может пойти не по плану. Что будет, если пользователь отменил оплату? А если просто забыл про нее, и таймер оплаты истек, тем самым завершив сессию? Это будут 2 разных типа отмены. Добавим указанные ситуации в модель.


Иллюстрация из книги Ли Коупленда «A Practitioner's Guide to Software Test Design»

Еще мы помним, что покупатель может захотеть вернуть билет в момент после оплаты или после распечатывания билета, но до того, как начался концерт. Эти ситуации подходят под уже существующее состояние «Отмена по инициативе клиента», — осталось лишь добавить соответствующие переходы.


Иллюстрация из книги Ли Коупленда «A Practitioner's Guide to Software Test Design»

Та-дааааам! Наша небольшая, но гордая работоспособная модель готова. Двигаясь по вершинам-состояниям путем ребер-переходов, мы составляем сценарии, которые будем проверять при тестировании:


Иллюстрация из книги Ли Коупленда «A Practitioner's Guide to Software Test Design»

Мы получили 5 рабочих кейсов и бонусом наглядное представление процесса. Совсем не трудно, правда? 🙂

Полезности для самостоятельного изучения


Тестирование на основе моделей — большая и интересная область, которая позволяет применять аналитические навыки для изучения системы как на уровне пользователя, так и на более глубоких слоях — например, для визуализации связей между микросервисами или таблицами в базе данных. Прелесть ее в том, что она позволяет распространять знания о системе внутри команды, достигать лучшего понимания разрабатываемого продукта, а еще порог вхождения для использования MBT достаточно невысок.

Как и любой другой подход к тестированию, она должна применяться с умом: лучше всего прикинуть время, которое сэкономит использование модели, и соотнести его со временем, необходимым для ее составления и поддержания. Модель обязательно нужно актуализировать и обновлять, иначе ее использование теряет смысл.

Конечно же, эта статья дает лишь обзорное представление о том, что такое тестовые модели и зачем они нужны. Если тема заинтересовала вас и вы чувствуете, что хотите узнать больше и, возможно, даже применить знания на практике, рекомендую обратить внимание на источники ниже.

Что такое модель?

Модель может быть разных форм, размеров и стилей. Важно подчеркнуть, что модель - это не реальный мир, а просто человеческая конструкция, чтобы помочь нам лучше понять системы реального мира. Как правило, все модели имеют ввод информации, информационный процессор и вывод ожидаемых результатов. Методология моделирования для учителей физики (дополнительная информация) (1998 г. ) дает набросок общей структуры модели, которая полезна для обучения геонаукам. В «Моделировании окружающей среды» Эндрю Форд философски обсуждает, что такое модели и почему они полезны.Стоит взглянуть на первые несколько абзацев главы 1 книги Форда.

Ключевые особенности, общие с разработкой любой модели:

  • необходимо сделать упрощающие предположения;
  • граничные условия или начальные условия должны быть определены;
  • следует понимать диапазон применимости модели.

Типы моделей:

Ниже мы выделяем 4 типа моделей для обсуждения и справки. Перейдите по ссылке на тип модели, чтобы ознакомиться с ее использованием в классе и примерами действий.На практике хорошо разработанная модель реальной системы, вероятно, будет содержать аспекты каждого отдельного типа модели, описанного здесь.
Концептуальные модели - это качественные модели, которые помогают выделить важные связи в реальных системах и процессах. Они используются в качестве первого шага при разработке более сложных моделей. Интерактивные демонстрации лекций Интерактивные демонстрации представляют собой физические модели систем, которые можно легко наблюдать и которыми можно легко управлять и которые имеют характеристики, аналогичные ключевым характеристикам более сложных систем в реальном мире.Эти модели могут помочь преодолеть разрыв между концептуальными моделями и моделями более сложных систем реального мира. Математические и статистические модели включают решение соответствующего уравнения (й) системы или характеристику системы на основе ее статистических параметров, таких как среднее значение, режим, дисперсия или коэффициенты регрессии. Математические модели включают аналитические модели и численные модели. Статистические модели полезны для выявления закономерностей и лежащих в основе отношений между наборами данных.
Обучение с помощью визуализаций Под этим мы подразумеваем все, что может помочь визуализировать, как работает система.Модель визуализации может быть прямой связью между данными и некоторым графическим или графическим выводом или может быть последовательно связана с каким-либо другим типом модели, чтобы преобразовать ее вывод в визуально полезный формат. Примеры включают пакеты 1-, 2- и 3-D графики, наложения карт, анимацию, обработку изображений и анализ изображений.

Несколько дополнительных цитат, относящихся к использованию моделей и развитию теорий, включают:

  • «Все модели неправильные, но некоторые полезны». Джордж Э.Box
  • «Сделайте свою теорию как можно проще, но не проще». А. Эйнштейн
  • «На каждый сложный вопрос есть простое и неправильное решение». А. Эйнштейн.

Ссылки

Информация о вакансиях, карьере, заработной плате и образовании

Информация о карьере, заработной плате и образовании

Чем они занимаются: модели позируют художникам, фотографам и другим клиентам, чтобы помочь рекламировать товары.

Рабочая среда: Модели работают в самых разных условиях, от комфортабельных закрытых студий и показов мод до открытых площадок при любых погодных условиях.Большинство моделей работают неполный рабочий день и имеют непредсказуемый график работы. Многие также переживают периоды безработицы.

Как стать единым целым: Никаких формальных документов об образовании не требуется, а обучение ограничено. Конкретные требования зависят от клиента. Однако большинство моделей должны соответствовать определенным диапазонам роста, веса и размера одежды, чтобы соответствовать потребностям модельеров, фотографов и рекламодателей.

Заработная плата: Средняя почасовая оплата для моделей составляет 13,63 доллара.

Перспективы работы: Согласно прогнозам, в течение следующих десяти лет занятость моделей вырастет на 1 процент, что ниже среднего показателя для всех профессий.Теперь компании могут продвигать свои продукты и бренды напрямую потребителям. Такое прямое продвижение уменьшит потребность в профессиональных моделях или крупномасштабных рекламных кампаниях.

Сопутствующие карьеры: сравните должностные обязанности, образование, рост занятости и заработную плату моделей аналогичного профиля.

Ниже приводится все, что вам нужно знать о карьере модели, с большим количеством деталей. В качестве первого шага взгляните на некоторые из следующих вакансий, которые являются настоящими вакансиями у реальных работодателей.Вы сможете увидеть вполне реальные требования к карьере для работодателей, которые активно нанимают. Ссылка откроется в новой вкладке, чтобы вы могли вернуться на эту страницу и продолжить чтение о карьере:

Топ-3 вакансии фотомоделей

  • Внештатный младший менеджер по производству модной одежды - Соломон Страница - Лос-Анджелес, Калифорния

    Мы ищем внештатного менеджера по производству одежды высшего качества... модели; * Заранее заказывайте всю необходимую ткань и отделку, распределяйте продукцию по поставщикам и зарезервируйте ...

  • Аналитик данных - VENUS Fashion, Inc. - Джексонвилл, Флорида

    Предыдущий опыт моделирования данных * Опыт прогнозирования, регрессии и прогнозирования ... Описание компании Venus Fashion - один из самых быстрорастущих интернет-магазинов США со штаб-квартирой...

  • Консультант по моде на неполный или полный рабочий день с возможностью продвижения по службе - Uptown Cheapskate Austin & San Marcos - Остин, Техас

    МОДНЫЙ КОНСУЛЬТАНТ: ПРОДАЖИ / ОБСЛУЖИВАНИЕ КЛИЕНТОВ В обязанности входит: * Помощь клиентам в ... бизнес-моделях. ПОКУПАТЕЛЬ: Покупатели работают напрямую с нашими поставщиками (общественностью), чтобы определить, какие именно...

Просмотреть все вакансии Fashion Model

Модели позируют для художники, фотографы или клиенты, которые помогают рекламировать различные товары, включая одежду, косметику, продукты питания и бытовую технику. Модели также работают как подгонка или подгонка, что позволяет производителю или модельер для достижения наилучшего соответствия новым стилям.

Обязанности моделей

Модели

обычно делают следующее:

  • Показывать одежду и товары в печатной и интернет-рекламе
  • Продвигать товары и услуги в телевизионных рекламных роликах
  • Одежда дизайнеров для показов мод
  • Представлять компании и бренды на конгрессах, выставках и других мероприятиях
  • Поза для фотографий, картин или скульптур
  • Тесное сотрудничество с фотографами, парикмахерами и стилистами, визажистами и клиентами для создания желаемого образа
  • Создать и поддерживать портфолио своих работ
  • Поездка для встречи и интервью с потенциальными клиентами
  • Изучение продвигаемого продукта, например, дизайнера или типа ткани для одежды
  • Ответить на вопросы потребителей о продукции

Практически все модели подписывают контракт с модельными агентствами.Агентства представляют и продвигают модель клиентам в обмен на часть доходов модели. Модели обычно подают заявку на вакансию в агентстве, отправляя свои фотографии через его веб-сайт или посещая открытые кастинги и встречаясь напрямую с агентами.

Модели должны изучить агентство перед подписанием, чтобы гарантировать, что агентство имеет хорошую репутацию в модельной индустрии. Чтобы получить информацию об агентствах, моделям следует обратиться в местную организацию по делам потребителей, например, в Better Business Bureau.

Некоторые модели-фрилансеры не подписывают контракты с агентствами. Вместо этого они продают себя потенциальным клиентам и напрямую подают заявки на вакансии моделирования. Однако, поскольку большинство клиентов предпочитают работать с агентами, новым моделям сложно сделать карьеру фрилансера.

Модели

должны составлять и поддерживать актуальные портфели и составные карты. Портфолио - это собрание предыдущих работ модели. Составная карта содержит лучшие фотографии из портфолио модели, а также размеры его или ее тела.И портфолио, и составные карты обычно используются на всех кастингах и прослушиваниях клиентов.

Поскольку рекламодателям часто нужно ориентироваться на определенные слои населения, модели могут специализироваться в определенной области. Например, мода для миниатюрных и больших размеров моделируется женщинами, чьи размеры соответственно меньше и больше, чем у типичной модели. Модели для людей с ограниченными возможностями могут использоваться для моделирования одежды или товаров для потребителей с ограниченными возможностями. У моделей «частей» есть часть тела, такая как рука или ступня, особенно хорошо подходящая для моделирования продуктов, таких как лак для ногтей или обувь.

Модели появляются в различных СМИ для продвижения продукта или услуги. Модели рекламируют продукты и товары в журналах или газетах, каталогах универмагов или телевизионных рекламных роликах. Все чаще модели появляются в онлайн-рекламе или на розничных сайтах. Модели также позируют для художников-зарисовщиков, художников и скульпторов.

Модели часто участвуют в фотосессиях и позируют фотографам, чтобы продемонстрировать особенности одежды и других товаров.Модели меняют позу и выражения лиц, чтобы запечатлеть взгляд, который хочет клиент. Обычно во время фотосессии фотограф делает много снимков модели в разных позах и выражениях.

Модели также демонстрируют живую одежду и товары в различных ситуациях. На показах мод модели стоят, поворачиваются и идут, чтобы продемонстрировать одежду аудитории фотографов, журналистов, дизайнеров и покупателей одежды. Другим клиентам могут потребоваться модели для прямого взаимодействия с клиентами.В торговых точках и универмагах модели демонстрируют одежду покупателям напрямую и описывают характеристики и цены товаров. На выставках или съездах модели демонстрируют продукты компании и предоставляют информацию потребителям. Эти модели могут работать вместе с демонстраторами и промоутерами продуктов, помогая рекламировать и продавать товары.

Модели часто готовятся к фотосессиям или показам мод, так как их прически и макияж делают профессионалы в этих отраслях.Парикмахеры и визажисты могут подправить прическу и макияж модели, а также изменить внешний вид модели на протяжении всего мероприятия. Однако иногда модели наносят собственный макияж и приносят свою одежду.

Модели занимают около 2700 рабочих мест. Крупнейшие работодатели моделей:

Колледжи, университеты и профессиональные училища; государственные, местные и частные 29%
Младшие колледжи; государственные, местные и частные 12%
Самостоятельные работники 8%
Искусство, развлечения и отдых 2%

Модели работают в самых разных условиях: от комфортабельных фотостудий и показов мод до открытых площадок в любую погоду.

Моделям также может потребоваться поездка для фотосессий или встречи с клиентами в разных городах.

Типовой график работы

Графики моделей

могут быть напряженными и напряженными. Многие модели работают неполный рабочий день и имеют непредсказуемый график работы. Они должны быть готовы работать на шоу или посещать фотосессию в короткие сроки. Количество отработанных часов зависит от работы. Многие модели переживают периоды безработицы.

Получите необходимое образование: Найдите школы для моделей рядом с вами!

Для того, чтобы стать моделью, не требуется никаких документов об образовании.Конкретные требования зависят от клиента, при этом для разных работ требуются разные физические характеристики. Однако большинство моделей должны соответствовать определенному диапазону роста, веса и размера одежды.

Для этой формы требуется javascript.

Обучение моделей

Для того, чтобы стать моделью, не требуется формального образования. Большинство модельных агентств позволяют соискателям отправлять фотографии непосредственно в агентство. Затем агентство свяжется с потенциальными моделями, которые демонстрируют свой потенциал, и проведет их интервью.Во многих агентствах также проводятся «открытые звонки», когда начинающие модели могут прийти в агентство в течение определенного времени и встретиться напрямую с агентами и клиентами.

Некоторые начинающие модели могут посещать школы моделирования, которые обучают позированию, ходьбе, нанесению макияжа и другим базовым задачам. Хотя некоторые модели обнаруживаются, когда агенты ищут «свежие лица» в модельных школах, посещение таких школ не обязательно открывает возможности для работы.

Улучшение моделей

Модели продвигаются вперед, работая более регулярно и выбираясь для выполнения заданий с более высокой оплатой.Они могут появляться в журналах, печатных рекламных кампаниях, рекламных роликах или показах на подиумах, которые имеют более высокий профиль и обеспечивают более широкое распространение.

Поскольку продвижение зависит от предыдущей работы модели, для получения заданий важно поддерживать хорошее портфолио, состоящее из высококачественных и актуальных фотографий. Кроме того, активное участие в социальных сетях и создание большого числа подписчиков увеличивает охват.

Выбор агентства моделью также важен для продвижения: чем выше репутация и навыки агентства, тем больше заданий модель получит.

Важные качества для моделей

Конкретные требования зависят от клиента, но большинство моделей должны соответствовать определенным диапазонам роста, веса и размера одежды. Требования могут немного измениться с течением времени по мере изменения восприятия физической красоты.

Дисциплина. Карьера модели зависит от сохранения человеком своих физических характеристик. Модели должны контролировать свое питание, регулярно заниматься спортом и достаточно спать, чтобы оставаться здоровыми и фотогеничными.Стрижки, педикюр и маникюр - необходимые расходы, связанные с работой.

Навыки межличностного общения. Модели должны взаимодействовать с большим количеством людей, например с агентами, фотографами и клиентами. Важно быть вежливым, профессиональным, быстрым и уважительным.

Навыки аудирования. Во время фотосессий и рекламных роликов модели должны руководствоваться указаниями фотографов и клиентов.

Организационные навыки. Модели должны управлять своим портфолио, графиком работы и поездок.

Стойкость. Конкуренция за рабочие места высока, и у большинства клиентов есть определенные потребности для каждой работы, поэтому терпение и настойчивость необходимы.

Фотогеничный. Модели большую часть времени фотографируются. Им должно быть удобно перед камерой, чтобы фотограф мог запечатлеть желаемый вид.

Стиль. Модели должны иметь базовые знания в области укладки волос, макияжа и одежды. Для фотографических и подиумных работ модели должны двигаться изящно и уверенно.

Средняя почасовая оплата моделей составляет 13,63 доллара. Средняя заработная плата - это заработная плата, при которой половина рабочих по профессии зарабатывала больше этой суммы, а половина - меньше. Самые низкие 10 процентов заработали менее 10,54 доллара, а самые высокие 10 процентов заработали более 26,75 доллара.

Средняя почасовая оплата для моделей в ведущих отраслях, в которых они работают, составляет:

Колледжи, университеты и профессиональные училища; государственные, местные и частные 18 долларов.63
Искусство, развлечения и отдых $ 17,88
Младшие колледжи; государственные, местные и частные $ 16,52

График работы моделей может быть сложным и напряженным. Многие модели работают неполный рабочий день и имеют непредсказуемый график работы. Они должны быть готовы работать на шоу или посещать фотосессию в короткие сроки. Количество отработанных часов зависит от работы.Многие модели переживают периоды безработицы.

По прогнозам, в следующие десять лет количество работающих моделей вырастет на 1 процент, что ниже среднего показателя по всем профессиям.

Рост розничных продаж, особенно продаж через Интернет и электронную коммерцию, побудит компании увеличить свои бюджеты на цифровую рекламу и маркетинг. Ожидается, что спрос на модели, появляющиеся в цифровой рекламе, приведет к увеличению занятости для этих работников. Однако менее дорогие цифровые и социальные сети позволяют компаниям по-новому взаимодействовать и строить отношения с клиентами.Теперь компании могут продвигать свои продукты и бренды напрямую потребителям. Такое прямое продвижение уменьшит потребность в профессиональных моделях или крупномасштабных рекламных кампаниях, тем самым снизив их спрос на трудоустройство.

Перспективы работы для моделей

Многие люди тянутся к этому занятию из-за его гламура и потенциала к славе. Поскольку для поступления на работу не требуется никакого образования, подготовки или опыта работы, многие соискатели будут претендовать на очень небольшое количество вакансий.

Хотя в крупных городах, таких как Нью-Йорк и Лос-Анджелес, может быть доступно больше рабочих мест, ожидается, что конкуренция за эти рабочие места будет очень сильной. У честолюбивых моделей могут быть лучшие возможности трудоустройства в небольших городах, работая в небольших модельных агентствах, а также в местных клиентах и ​​компаниях. Кроме того, участие в социальных сетях и наличие большого количества подписчиков могут повысить узнаваемость и возможности трудоустройства.

Требования к возрасту, весу и росту обычно менее жесткие для моделей, появляющихся в рекламе и рекламе, чем для тех, кто хочет стать моделями подиумов или моделями.

Кроме того, по мере того, как население США становится все более разнообразным, а предприятия становятся более глобализированными, спрос на модели с расовым и этническим разнообразием, вероятно, будет расти.

Данные прогнозов занятости для моделей, 2019-29 годы
Титул Занятость, 2019 Прогнозируемая занятость, 2029 год Изменение, 2019-29
Процент Числовой
Модели 2,700 2,700 1 0

Для получения информации о модельных школах и агентствах в вашем районе, свяжитесь с местной организацией по работе с потребителями, например Better Business Bureau .

Часть информации на этой странице используется с разрешения Министерства труда США.


Другие вакансии:
Просмотреть все вакансии или 30 лучших профилей карьеры

Обзор различных подходов к внедрению моделей машинного обучения (ML) в производство | Жюльен Кервизич | Взлом Analytics

Фото Мантаса Хестхавена на Unsplash

Существуют разные подходы к внедрению моделей в производство, с преимуществами, которые могут варьироваться в зависимости от конкретного варианта использования.Возьмем, к примеру, вариант использования прогнозирования оттока: есть ценность в наличии статического значения, которое можно легко найти, когда кто-то звонит в службу поддержки клиентов, но есть некоторая дополнительная ценность, которую можно получить, если для определенных событий модель может быть повторно запущен с вновь полученной информацией.

Как правило, существуют разные способы обучения и использования моделей в производстве:

  • Поезд : разовое, пакетное и в режиме реального времени / онлайн-обучение
  • Обслуживание: Пакетное, в реальном времени (триггер базы данных, Pub / Sub, веб-сервис, inApp)

Каждый подход имеет свой набор преимуществ и компромиссов, которые необходимо учитывать.

Модели не обязательно должны проходить постоянное обучение, чтобы их можно было запустить в производство. Довольно часто специалист по анализу данных может просто обучить модель и запускать ее в производство до тех пор, пока ее производительность не ухудшится настолько, что потребуется обновить ее.

От Jupyter к Prod

Специалисты по обработке данных, создающие прототипы и выполняющие машинное обучение, как правило, работают в предпочитаемой ими среде Jupyter Notebooks. По сути, расширенный графический интерфейс на repl, который позволяет сохранять как код, так и выходные данные команд.

Используя этот подход, более чем возможно продвинуть специально обученную модель из некоторого фрагмента кода в Jupyter в рабочую среду. Различные типы библиотек и другие поставщики записных книжек помогают еще больше связать связь между рабочей средой data-science и производством.

Формат модели

Pickle преобразует объект Python в битовый поток и позволяет сохранить его на диск и перезагрузить позже. Он предоставляет хороший формат для хранения моделей машинного обучения при условии, что их предполагаемые приложения также являются встроенными в Python.

ONNX, формат обмена открытой нейронной сетью - это открытый формат, который поддерживает хранение и перенос прогностических моделей между библиотеками и языками. Большинство библиотек глубокого обучения поддерживают его, и sklearn также имеет расширение библиотеки для преобразования своей модели в формат ONNX.

PMML или язык разметки прогнозных моделей - еще один формат обмена для прогнозных моделей. Как и для ONNX, в sklearn есть еще одно расширение библиотеки для преобразования моделей в формат PMML. Однако у него есть недостаток в том, что он поддерживает только определенные типы моделей прогнозирования.PMML существует с 1997 года и поэтому имеет большое количество приложений, использующих этот формат. Такие приложения, как SAP, например, могут использовать определенные версии стандарта PMML, а также для приложений CRM, таких как PEGA.

POJO и MOJO - это формат экспорта h3O.ai, предназначенный для предложения легко встраиваемой модели в приложение Java. Однако они очень специфичны для использования платформы h3O.

Обучение

Для однократного обучения моделей модель может быть обучена и настроена специально специалистами по данным или обучаться с помощью библиотек AutoML.Однако наличие легко воспроизводимой настройки помогает перейти к следующему этапу производства, то есть к пакетному обучению.

Хотя это не является полностью необходимым для внедрения модели в производство, пакетное обучение позволяет нам иметь постоянно обновляемую версию вашей модели на основе последнего поезда.

Пакетное обучение может значительно выиграть от фреймворков типа AutoML. AutoML позволяет выполнять / автоматизировать такие действия, как обработка функций, выбор функций, выбор модели и оптимизация параметров.Их недавние результаты были на уровне или даже лучше самых прилежных специалистов по анализу данных.

Linkedin post

Использование их позволяет проводить более комплексное обучение модели, чем то, что обычно делалось до их восхождения: просто переобучение весов модели.

Существуют различные технологии, которые созданы для поддержки этого непрерывного пакетного обучения, они могут, например, быть настроены с помощью сочетания воздушного потока для управления различными рабочими процессами и библиотекой AutoML, такой как tpot ,. Различные поставщики облачных услуг предлагают свои решения для AutoML, которые можно использовать в рабочем процессе обработки данных.Например, Azure объединяет прогнозирование машинного обучения и обучение модели со своим предложением фабрики данных.

Обучение в реальном времени возможно с помощью моделей «машинного обучения онлайн». Алгоритмы, поддерживающие этот метод обучения, включают K-средних (через мини-пакет), линейную и логистическую регрессию (через стохастический градиентный спуск), а также классификатор наивного Байеса.

Spark имеет StreamingLinearAlgorithm / StreamingLinearRegressionWithSGD для выполнения этих операций; sklearn имеет SGDRegressor и SGDClassifier, которые можно обучать постепенно.В sklearn инкрементное обучение выполняется с помощью метода partial_fit, как показано ниже:

При развертывании модели этого типа требуется серьезная операционная поддержка и мониторинг, поскольку модель может быть чувствительной к новым данным и шуму, а также к производительности модели. нужно отслеживать на лету. В автономном обучении вы можете отфильтровать точки с высоким уровнем воздействия и исправить этот тип входящих данных. Это намного сложнее сделать, когда вы постоянно обновляете обучение модели на основе потока новых точек данных.

Еще одна проблема, которая возникает при обучении онлайн-моделей, заключается в том, что они не искажают историческую информацию. Это означает, что в случае структурных изменений в наборах данных модель в любом случае потребуется переобучить, и что на управление ее жизненным циклом будет ложиться большая ответственность.

При выборе того, следует ли настроить прогнозирование в режиме реального времени или пакетное, важно понять, почему важно делать прогнозирование в реальном времени. Потенциально это может быть для получения новой оценки, когда происходят важные события, например, это будет оценка оттока клиентов, когда они звонят в контакт-центр.Эти преимущества необходимо сопоставить со сложностью и финансовыми последствиями, возникающими при прогнозировании в реальном времени.

Влияние на нагрузку

Предсказание в реальном времени требует способа справиться с пиковой нагрузкой. В зависимости от принятого подхода и того, как в конечном итоге используется прогноз, выбор подхода в реальном времени может также потребовать наличия машины с дополнительной вычислительной мощностью, доступной для обеспечения прогнозирования в рамках определенного SLA. Это контрастирует с пакетным подходом, при котором вычисления прогнозов могут быть распределены в течение дня в зависимости от доступной мощности.

Влияние на инфраструктуру

Переход на работу в реальном времени подразумевает гораздо более высокую операционную ответственность. Люди должны иметь возможность отслеживать, как работает система, получать предупреждения о проблемах, а также принимать во внимание ответственность за отработку отказа. Для пакетного прогнозирования операционные обязательства намного ниже, определенно необходим некоторый мониторинг и желательно внесение изменений, но необходимость знать о проблемах, возникающих напрямую, намного меньше.

Влияние на затраты

Прогнозирование в реальном времени также имеет финансовые последствия, потребность в большей вычислительной мощности, невозможность распределять нагрузку в течение дня может вынудить к покупке большей вычислительной мощности, чем вам нужно, или к оплате рост спотовой цены. В зависимости от принятого подхода и требований, здесь также могут возникнуть дополнительные расходы из-за необходимости более мощной вычислительной мощности для SLA. Кроме того, при выборе прогнозов в реальном времени будет иметь место больший объем инфраструктуры.Одно из возможных предупреждений заключается в том, что выбор делается в пользу прогнозов в приложении. Для этого конкретного сценария стоимость может оказаться дешевле, чем при пакетном подходе.

Значение оценки

Оценка эффективности прогнозирования в режиме реального времени может быть более сложной задачей, чем при пакетном прогнозировании. Как вы оцениваете производительность, когда сталкиваетесь с последовательностью действий в течение короткого периода времени, дающего, например, несколько прогнозов для данного клиента? Оценить и отладить модели прогнозирования в реальном времени значительно сложнее.Им также требуется механизм сбора журналов, который позволяет собирать различные прогнозы и характеристики, которые дали оценку для дальнейшей оценки.

Пакетные прогнозы основаны на двух разных наборах информации, один - это прогнозная модель, а другой - функции, которые мы будем кормить модели. В большинстве типов архитектуры пакетного прогнозирования ETL выполняется либо для получения предварительно рассчитанных функций из определенного хранилища данных (хранилища функций), либо для выполнения некоторого типа преобразования в нескольких наборах данных для обеспечения входных данных для модели прогнозирования.Затем модель прогнозирования перебирает все строки в наборах данных, обеспечивая различную оценку.

пример потока для модели, служащей для пакетного прогнозирования

После того, как все прогнозы были вычислены, мы можем «передать» оценку различным системам, желающим использовать информацию. Это можно сделать по-разному в зависимости от сценария использования, для которого мы хотим использовать оценку, например, если мы хотим использовать оценку во внешнем приложении, мы, скорее всего, отправим данные в «кеш». »Или базы данных NoSQL, такой как Redis, чтобы мы могли предлагать ответы в миллисекундах, в то время как для определенных случаев использования, таких как создание пути электронной почты, мы могли бы просто полагаться на экспорт CSV SFTP или загрузку данных в более традиционную СУБД.

Чтобы запустить модель в производство для приложений реального времени, необходимы три основных компонента. Профиль клиента / пользователя, набор триггеров и прогнозных моделей.

Профиль: Профиль клиента содержит все атрибуты, связанные с клиентом, а также различные атрибуты (например, счетчики), необходимые для того, чтобы сделать данный прогноз. Это требуется для прогнозирования на уровне клиента, чтобы уменьшить задержку при извлечении информации из нескольких мест, а также упростить интеграцию моделей машинного обучения в производство.В большинстве случаев подобный тип хранилища данных может потребоваться для эффективного извлечения данных, необходимых для работы модели прогнозирования.

Триггеры: Триггеры - это события, вызывающие запуск процесса. Они могут быть в случае оттока клиентов, таких событий, как звонок в центр обслуживания клиентов, проверка информации в истории заказов и т. Д.

Модели: модели должны быть предварительно обучены и, как правило, экспортированы в один из форматов. ранее упоминалось (pickle, ONNX, PMML…), что мы могли бы легко перенести в производственную среду.

Существует довольно много разных подходов к размещению моделей для целей оценки в производственной среде:

  • Опираясь на интеграцию в базе данных: многие поставщики баз данных приложили значительные усилия, чтобы связать варианты использования расширенной аналитики в базе данных . Будь то прямая интеграция кода Python или R с импортом модели PMML.
  • Использование модели Pub / Sub : Модель прогнозирования, по сути, представляет собой приложение, загружающее поток данных и выполняющее определенные операции, такие как получение информации профиля клиента.
  • Webservice: Настройка оболочки API для прогнозирования модели и развертывание ее как веб-службы. В зависимости от того, как настроен веб-сервис, он может или не может выполнять вытягивание или данные, необходимые для питания модели.
  • inApp: также можно развернуть модель непосредственно в собственном или веб-приложении и запустить модель на локальных или внешних источниках данных.

Интеграция с базой данных

Если общий размер вашей базы данных довольно невелик (<1 млн пользовательских профилей), а частота обновлений является случайной, имеет смысл интегрировать некоторые процессы обновления в реальном времени непосредственно в базу данных.

Postgres обладает интеграцией, которая позволяет запускать код Python как функции или хранимую процедуру, называемую PL / Python. Эта реализация имеет доступ ко всем библиотекам, которые являются частью PYTHONPATH , и поэтому может использовать библиотеки, такие как Pandas и SKlearn, для выполнения некоторых операций.

Это может быть связано с механизмом триггеров Postgres для выполнения запуска базы данных и обновления показателя оттока. Например, если в таблицу жалоб вносится новая запись, было бы полезно повторно запустить модель в реальном времени.

Поток последовательности

Поток можно настроить следующим образом:

Новое событие: При вставке новой строки в таблицу жалоб генерируется триггер события.

Триггер: Функция триггера обновит количество жалоб, поданных этим клиентом, в таблице профиля клиента и получит обновленную запись для клиента.

Запрос на прогноз: На основе этого он повторно запустит модель оттока через PL / Python и получит прогноз.

Обновление профиля клиента: Затем он может повторно обновить профиль клиента с обновленным прогнозом. Затем могут возникнуть нисходящие потоки после проверки того, был ли профиль клиента обновлен новым значением прогноза оттока.

Technologies

Различные базы данных могут поддерживать выполнение сценария Python, это случай PostGres, который имеет встроенную интеграцию Python, как упоминалось ранее, а также Ms SQL Server через его службу машинного обучения (в базе данных ), другие базы данных, такие как Teradata, могут запускать сценарий R / Python с помощью внешней команды сценария.В то время как Oracle поддерживает модель PMML через расширение интеллектуального анализа данных.

Pub / Sub

Реализация прогнозирования в реальном времени с помощью модели pub / sub позволяет правильно обрабатывать нагрузку за счет регулирования. Для инженеров это также означает, что они могут просто передавать данные о событиях через один канал «журналирования», на который могут подписаться различные приложения.

Пример того, как это можно настроить, показан ниже:

Событие просмотра страницы запускается для определенной темы события, на которую два приложения подписывают счетчик просмотров страницы и прогноз.Оба эти приложения отфильтровывают определенные релевантные события из темы для своей цели и используют различные сообщения в темах. Приложение счетчика просмотров страниц предоставляет данные для панели управления, а приложение прогнозирования обновляет профиль клиента.

Последовательность:

Сообщения о событиях отправляются в публикацию / подтему по мере их появления, приложение прогнозирования опрашивает тему на наличие новых сообщений. Когда приложение для прогнозирования получает новое сообщение, оно запрашивает и извлекает профиль клиента и использует сообщение и информацию профиля для прогнозирования.который в конечном итоге будет возвращен в профиль клиента для дальнейшего использования.

Можно настроить немного другой поток, при котором данные сначала потребляются «приложением для обогащения», которое добавляет информацию профиля в сообщение, а затем возвращает ее в новую тему, которая, наконец, будет использована приложением для прогнозирования и передана в профиль клиента.

Технологии:

Типичная комбинация с открытым исходным кодом, которую вы можете найти для поддержки такого варианта использования в экосистеме данных, представляет собой комбинацию потоковой передачи Kafka и Spark, но в облаке возможна другая настройка.В Google, в частности, google pub-sub / dataflow (Beam) предоставляет хорошую альтернативу этой комбинации, в Azure комбинация Azure-Service Bus или Eventhub и функций Azure может служить хорошим способом получения сообщений и генерации этих прогнозов.

Веб-сервис

Мы можем внедрять модели в производство как веб-сервисы. Внедрение модели прогнозирования в виде веб-сервисов особенно полезно в группах инженеров, которые фрагментированы и должны обрабатывать несколько различных интерфейсов, таких как веб, настольный компьютер и мобильный.

Взаимодействие с веб-службой можно настроить другим способом:

  • либо предоставив идентификатор, а веб-служба извлечет необходимую информацию, вычислит прогноз и вернет его значение
  • Или приняв полезную нагрузку, преобразовывая его во фрейм данных, делая прогноз и возвращая его значение.

Второй подход обычно рекомендуется в случаях, когда происходит много взаимодействий и локальный кеш используется для существенной буферизации синхронизации с серверными системами, или когда необходимо сделать прогноз на уровне, отличном от уровня клиента. id, например, при прогнозировании на основе сеанса.

Системы, использующие локальное хранилище, как правило, имеют функцию редуктора, роль которой заключается в вычислении того, каким будет профиль клиента, если событие в локальном хранилище будет интегрировано обратно. Таким образом, он обеспечивает приблизительное представление профиля клиента на основе местных данных.

Поток последовательности

Поток обработки прогнозов с помощью мобильного приложения с локальным хранилищем можно описать в 4 этапа.

Инициализация приложения (от 1 до 3) : Приложение инициализируется и делает запрос к профилю клиента, получает обратно свое начальное значение и инициализирует профиль в локальном хранилище.

Приложения (4): Приложение сохраняет различные события, происходящие с приложением, в массиве в локальном хранилище.

Подготовка к прогнозированию (от 5 до 8) : Приложение хочет получить новый прогноз оттока, и поэтому ему необходимо подготовить информацию, которую оно должно предоставить веб-службе оттока. Для этого он делает первоначальный запрос к локальному хранилищу для получения значений профиля и массива событий, которые он хранит.Как только они получены, она делает запрос к функции редуктора, предоставляя эти значения в качестве аргументов, функция редуктора выводит обновленный * профиль с локальными событиями, включенными обратно в этот профиль.

Предсказание веб-службы (от 9 до 10): Приложение делает запрос к веб-службе прогнозирования оттока, предоставляя обновленный * / сокращенный профиль клиента из шага 8 как часть полезной нагрузки. Затем веб-служба может использовать информацию, предоставленную полезной нагрузкой, для создания прогноза и вывода его значения обратно в приложение.

Технологии

Существует довольно много технологий, которые можно использовать для создания веб-службы прогнозирования:

Функции

Функции AWS Lambda, функции Google Cloud и функции Microsoft Azure (хотя поддержка Python в настоящее время находится в Beta) предлагают простой в настройке интерфейс для простого развертывания масштабируемых веб-сервисов.

Например, в Azure веб-сервис прогнозирования может быть реализован с помощью функции, которая выглядит примерно так:

Контейнер

Альтернативой функциям является развертывание приложения flask или django через контейнер докеров (Amazon ECS , Экземпляр контейнера Azure или Google Kubernetes Engine).Например, Azure предоставляет простой способ настройки контейнеров для прогнозирования с помощью службы машинного обучения Azure.

Ноутбуки

Различные поставщики портативных компьютеров, такие как databricks и dataiku, заметно поработали над упрощением развертывания модели из своих сред. Они имеют функцию настройки веб-службы в локальной среде или развертывания во внешних системах, таких как служба Azure ML, движок Kubernetes и т. Д.

в приложении

В определенных ситуациях, когда существуют юридические требования или требования конфиденциальности, которые не позволяют данные должны храниться вне приложения, или существуют ограничения, такие как необходимость загрузки большого количества файлов, использование модели в приложении, как правило, является правильным подходом.

Android-ML Kit или аналогичный Caffe2 позволяет использовать модели в собственных приложениях, тогда как Tensorflow.js и ONNXJS позволяют запускать модели непосредственно в браузере или в приложениях, использующих javascripts.

Помимо метода развертывания моделей, при развертывании в производственной среде необходимо учитывать несколько важных факторов.

Сложность модели

Сложность самой модели - это первое, что нужно учитывать. Такие модели, как линейная регрессия и логистическая регрессия, довольно просты в применении и обычно не занимают много места для хранения.Использование более сложной модели, такой как нейронная сеть или сложное дерево решений ансамбля, в конечном итоге потребует больше времени для вычислений, больше времени для загрузки в память при холодном запуске и окажется более дорогостоящим для запуска

Источники данных

Это Важно учитывать разницу, которая может возникнуть между источником данных в производстве и источником данных, используемым для обучения. Хотя важно, чтобы данные, используемые для обучения, были синхронизированы с контекстом, для которого они будут использоваться в производстве, часто нецелесообразно пересчитывать каждое значение, чтобы оно стало полностью синхронизированным.

Структура экспериментов

Настройка среды экспериментов, A / B тестирование производительности различных моделей по сравнению с объективными показателями. И обеспечение достаточного отслеживания для точной отладки и апостериорной оценки производительности моделей.

Выбор способа развертывания прогнозных моделей в производственной среде - довольно сложное дело, существуют разные способы управления жизненным циклом прогнозных моделей, разные форматы их хранения, несколько способов их развертывания и очень обширный технический ландшафт, из которого можно выбирать.

Понимание конкретных вариантов использования, технической и аналитической зрелости команды, общей организационной структуры и ее взаимодействия помогает прийти к правильному подходу к развертыванию прогнозных моделей в производственной среде.

Быть моделью или заниматься моделированием - разница, которая изменит вашу жизнь | Мэдисон Шилл | Не забывайте про модель

за кулисами Недели моды в Торонто для FashioNation TV.

Один мой хороший друг недавно поднял этот вопрос, и, имея и были моделями, сразу же осознал важность такого различия.Что за концепция! То есть, чтобы добавить два слова к фразе, чтобы добавить два слова в наш разум ... может дать такие разные результаты.

Быть моделью - значит суммировать свою сущность с помощью одной вещи: например, то, как то, что вы банкир, или знаменитость, или работа в местном кафе, каким-то образом говорит миру, кто вы. В настоящее время я чувствую, что это становится все более и более правдой ... что прискорбно, потому что это не обязательно является подлинным.

Моя самая первая работа.

Например, возьмем начинающего актера, работающего в ресторане.Он просто официант? Или, возможно, человек, работающий по двадцать часов в сутки на Уолл-стрит, стремящийся к лучшей жизни, чем его отец. Он просто молодой бизнесмен, живущий-быстро-умирающий? Или я, например. Поскольку я снова и снова повторял себе, что должен быть лучшей моделью, что это все, чем я являюсь… делает ли это меня всего лишь моделью?

Во всех этих случаях нет.

Нет, друзья. Ваша работа не определяет вас.

Многие люди, возможно, из-за того, что нам было предоставлено мало места для «определения себя» в linkedin, twitter или instagram, думают, что то, что мы делаем, безусловно, определяет то, кем мы являемся.Увидеть наш маленький пестрый смайлик и гиперболические атрибуты заставляет нас чувствовать себя лучше, чем просто писать «официант», «безработный» или «финансовый директор». Но вот в чем дело: эти рабочие места вас никак не определяют! Итак, есть ли у вас искушение написать «гурман», чтобы скрыть, казалось бы, тривиальную работу на фермерском рынке, или вы пишете это из-за страсти к цветам, специям и травам, которые шипят на вашем языке?

Моя прекрасная Адди, жертва множества разговоров о разрушении стола!

Взять, к примеру, модель.Лучше всего об этом говорит моя подруга Ханна, парижский фотограф:

Я думаю, что вся проблема для меня в модели и моделировании заключается в том, что когда вы входите в комнату и говорите: «Я модель», это как он полностью определяет, кто вы ... все ваше существо определяется тем фактом, что вы зарабатываете деньги, будучи привлекательными. Когда девушка заходит в комнату и говорит: «Я занимаюсь моделированием», она чувствует себя человеком, который сделал выбор в пользу определенной работы. Я абсолютно понимаю, что не все думают об этом так глубоко, и что для некоторых это не так важно, чем для других, но я действительно думаю, что это обнадеживает, если мы можем помочь девочкам не быть полностью определенными чем-то, что коренится только в их внешности… Я просто чувствую, что это больше всего связано с расширением прав и возможностей.

И поэтому в следующий раз, когда вы почувствуете, что потерялись в своих атрибутах, ваши определения , что вы есть , вместо этого подумайте о том, кто вы есть. Жадный читатель, любитель улыбаться, танцевать и смешить людей, любит долгие прогулки и хорошую беседу. Разговор о разрушении стола, говорит мой друг.

Просто помните, вы не просто модель. Вы просто делаете это время от времени. 😉

xo,
Madison Schill (M / O / M)

Реестр моделей MLflow - MLflow 1.13.1 документация

Если вы используете свой собственный сервер MLflow, вы должны использовать внутреннее хранилище на базе базы данных для доступа реестр модели через пользовательский интерфейс или API. Смотрите здесь для получения дополнительной информации.

Прежде чем вы сможете добавить модель в реестр моделей, вы должны зарегистрировать ее с помощью методов log_model соответствующих модельных ароматов. После регистрации модели вы можете добавлять, изменять, обновлять, переходить, или удалите модель в реестре моделей через пользовательский интерфейс или API.

Рабочий процесс пользовательского интерфейса

Регистрация модели
  1. На странице сведений о выполнении MLflow выберите зарегистрированную модель MLflow в разделе Артефакты .

  2. Щелкните кнопку Register Model .

  3. В поле Название модели , если вы добавляете новую модель, укажите уникальное имя для идентификации модели. Если вы регистрируете новую версию для существующей модели, выберите имя существующей модели из раскрывающегося списка.

Использование реестра моделей
  • Перейдите на страницу «Зарегистрированные модели » и просмотрите свойства модели.

  • Перейдите в раздел Artifacts на странице сведений о запуске, щелкните модель, а затем щелкните версию модели в правом верхнем углу, чтобы просмотреть только что созданную версию.

Каждая модель имеет страницу обзора, на которой показаны активные версии.

Щелкните версию, чтобы перейти на страницу сведений о версии.

На странице сведений о версии вы можете увидеть сведения о версии модели и текущую стадию модели. версия. Щелкните раскрывающийся список Stage в правом верхнем углу для перехода модели версия на один из других допустимых этапов.

Рабочий процесс API

Альтернативный способ взаимодействия с реестром моделей - использование разновидности модели MLflow или интерфейса API отслеживания клиентов MLflow. В частности, вы можете зарегистрировать модель во время запуска эксперимента MLflow или после всего вашего эксперимента.

Добавление модели MLflow в реестр моделей

Есть три программных способа добавить модель в реестр. Во-первых, вы можете использовать метод mlflow. .log_model () .Например, в вашем коде:

 из случайного импорта random, randint
из sklearn.ensemble импортировать RandomForestRegressor

импорт mlflow
импорт mlflow.sklearn

с mlflow.start_run (run_name = "YOUR_RUN_NAME") в качестве запуска:
    params = {"n_estimators": 5, "random_state": 42}
    sk_learn_rfr = RandomForestRegressor (** параметры)

    # Регистрировать параметры и метрики с помощью API MLflow
    mlflow.log_params (параметры)
    mlflow.log_param ("параметр_1", randint (0, 100))
    mlflow.log_metrics ({"metric_1": random (), "metric_2": random () + 1})

    # Зарегистрируйте модель sklearn и зарегистрируйте ее как версию 1
    mlflow.sklearn.log_model (
        sk_model = sk_learn_rfr,
        artifact_path = "sklearn-модель",
        register_model_name = "sk-learn-random-forest-reg-model"
    )
 

Если зарегистрированная модель с таким именем не существует, метод регистрирует новую модель, создает версию 1 и возвращает Объект ModelVersion MLflow. Если зарегистрированная модель с таким именем уже существует, метод создает новую версию модели и возвращает объект версии.

Второй способ - использовать поток mlflow.register_model () , после завершения всего вашего эксперимента и когда вы решите, какую модель лучше всего добавить в реестр. Для этого метода вам понадобится run_id как часть аргумента Run: URI .

 результат = mlflow.register_model (
    "работает: / d16076a3ec534311817565e6527539c0 / artifacts / sklearn-model",
    "sk-learn-random-forest-reg"
)
 

Если зарегистрированная модель с таким именем не существует, метод регистрирует новую модель, создает версию 1 и возвращает объект MLflow ModelVersion.Если зарегистрированная модель с таким именем уже существует, метод создает новую версию модели и возвращает объект версии.

И, наконец, вы можете использовать create_registered_model () для создания новой зарегистрированной модели. Если название модели существует, этот метод вызовет MlflowException , потому что для создания новой зарегистрированной модели требуется уникальное имя.

 из mlflow.tracking import MlflowClient

клиент = MlflowClient ()
client.create_registered_model ("sk-learn-random-forest-reg-model")
 

В то время как описанный выше метод создает пустую зарегистрированную модель без связанной версии, метод ниже создает новую версию модели.

 клиент = MlflowClient ()
результат = client.create_model_version (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    source = "mlruns / 0 / d16076a3ec534311817565e6527539c0 / artifacts / sklearn-model",
    run_id = "d16076a3ec534311817565e6527539c0"
)
 
Получение модели MLflow из реестра моделей

После того, как вы зарегистрировали модель MLflow, вы можете получить эту модель с помощью mlflow. .load_model () или, в более общем смысле, load_model () .

Получить версию конкретной модели

Чтобы получить конкретную версию модели, просто укажите номер версии как часть URI модели.

 импорт mlflow.pyfunc

model_name = "sk-learn-random-forest-reg-model"
model_version = 1

model = mlflow.pyfunc.load_model (
    model_uri = f "модели: / {model_name} / {model_version}"
)

model.predict (данные)
 

Получить последнюю версию модели на определенном этапе

Чтобы получить версию модели по этапам, просто укажите этап модели как часть URI модели, и на этом этапе будет получена самая последняя версия модели.

 импорт mlflow.pyfunc

model_name = "sk-learn-random-forest-reg-model"
stage = 'Постановка'

model = mlflow.pyfunc.load_model (
    model_uri = f "модели: / {model_name} / {stage}"
)

model.predict (данные)
 
Обслуживание модели MLflow из реестра моделей

После того, как вы зарегистрируете модель MLflow, вы можете использовать ее в качестве службы на вашем хосте.

 #! / Usr / bin / env sh

# Установить переменную среды для URL отслеживания, где находится реестр модели
экспорт MLFLOW_TRACKING_URI = http: // localhost: 5000

# Обслуживаем производственную модель из реестра моделей
mlflow models serve -m "модели: / sk-learn-random-forest-reg-model / Production"
 
Добавление или обновление описаний модели MLflow

В любой момент разработки жизненного цикла модели вы можете обновить описание версии модели с помощью update_model_version () .

 клиент = MlflowClient ()
client.update_model_version (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    версия = 1,
    description = "Эта версия модели представляет собой случайный лес scikit-learn, содержащий 100 деревьев решений"
)
 
Переименование модели MLflow

Помимо добавления или обновления описания конкретной версии модели, вы можете переименовать существующую зарегистрированную модель с помощью rename_registered_model () .

 клиент = MlflowClient ()
клиент.rename_registered_model (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    new_name = "sk-learn-random-forest-reg-model-100"
)
 
Переход этапа модели MLflow

В течение жизненного цикла модели она развивается - от разработки до стадии подготовки к производству. Вы можете перевести зарегистрированную модель на один из этапов: Staging , Production или Archived .

 клиент = MlflowClient ()
client.transition_model_version_stage (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    версия = 3,
    stage = "Производство"
)
 

Допустимые значения для : Staging | Archived | Production | None.

Список и поиск моделей MLflow

Вы можете получить список всех зарегистрированных моделей в реестре простым способом.

 из pprint import pprint

клиент = MlflowClient ()
для rm в client.list_registered_models ():
    pprint (dict (rm), indent = 4)
 

Это выводит:

 {'creation_timestamp': 1582671933216,
    'description': Нет,
    'last_updated_timestamp': 1582671960712,
    'latest_versions': [,
                        ],
    'name': 'sk-learn-random-forest-reg-model'}
 

С сотнями моделей может быть неудобно просматривать результаты, полученные в результате этого вызова.Более эффективным подходом было бы поиск определенного названия модели и перечисление ее версии. детали с использованием метода search_model_versions () и укажите строку фильтра, например "name = 'sk-learn-random-forest-reg-model'"

 клиент = MlflowClient ()
для mv в client.search_model_versions ("name = 'sk-learn-random-forest-reg-model'"):
    pprint (dict (mv), indent = 4)
 

Это выводит:

 {'creation_timestamp': 1582671933246,
    'current_stage': 'Производство',
    'description': 'Модель случайного леса, содержащая 100 деревьев решений'
                   'обучался scikit-learn',
    'last_updated_timestamp': 1582671960712,
    'name': 'sk-learn-random-forest-reg-model',
    'run_id': 'ae2cc01346de45f79a44a320aab1797b',
    'источник': './ mlruns / 0 / ae2cc01346de45f79a44a320aab1797b / artifacts / sklearn-model ',
    'status': 'ГОТОВ',
    'status_message': Нет,
    user_id: Нет,
    'версия': 1}

{'creation_timestamp': 1582671960628,
    'current_stage': 'Нет',
    'description': Нет,
    'last_updated_timestamp': 1582671960628,
    'name': 'sk-learn-random-forest-reg-model',
    'run_id': 'd994f18d09c64c148e62a785052e6723',
    'источник': './mlruns/0/d994f18d09c64c148e62a785052e6723/artifacts/sklearn-model',
    'status': 'ГОТОВ',
    'status_message': Нет,
    user_id: Нет,
    'версия': 2}
 
Архивирование модели MLflow

Вы можете перемещать версии моделей из стадии Production в стадию Archived .Позже, если эта заархивированная модель не понадобится, вы можете удалить ее.

 # Архивировать версию 3 моделей из производства в архив
клиент = MlflowClient ()
client.transition_model_version_stage (
    name = "sk-learn-random-forest-reg-model",
    версия = 3,
    stage = "Архивировано"
)
 
Удаление моделей MLflow

Примечание

Удаление зарегистрированных моделей или версий моделей не подлежит отмене, поэтому используйте это разумно.

Вы можете удалить определенные версии зарегистрированной модели или удалить зарегистрированную модель и все ее версии.

 # Удалить версии 1,2 и 3 модели
клиент = MlflowClient ()
версии = [1, 2, 3]
для версии в версиях:
    client.delete_model_version (name = "sk-learn-random-forest-reg-model", version = version)

# Удалить зарегистрированную модель вместе со всеми ее версиями
client.delete_registered_model (name = "sk-learn-random-forest-reg-model")
 

Научное моделирование | наука | Britannica

Научное моделирование , создание физического, концептуального или математического представления реального явления, которое трудно наблюдать напрямую.Научные модели используются для объяснения и предсказания поведения реальных объектов или систем и используются в различных научных дисциплинах, от физики и химии до экологии и наук о Земле. Хотя моделирование является центральным компонентом современной науки, научные модели в лучшем случае являются приближениями объектов и систем, которые они представляют, - они не являются точными копиями. Таким образом, ученые постоянно работают над улучшением и уточнением моделей.

моделирование климата

Чтобы понять и объяснить сложное поведение климата Земли, современные климатические модели включают несколько переменных, которые заменяют материалы, проходящие через атмосферу и океаны Земли, и силы, которые на них влияют.

Encyclopædia Britannica, Inc.

Подробнее по этой теме

принципы физических наук: упрощенные модели

Процесс рассечения был рано доведен до предела в кинетической теории газов, которая в ее современной форме по существу началась с ...

Цели научного моделирования различны. Некоторые модели, такие как трехмерная модель двойной спирали ДНК, используются в первую очередь для визуализации объекта или системы, часто создаваемые на основе экспериментальных данных.Другие модели предназначены для описания абстрактного или гипотетического поведения или явления. Например, прогностические модели, такие как те, которые используются в прогнозировании погоды или в прогнозировании последствий эпидемий болезней для здоровья, обычно основаны на знаниях и данных о явлениях из прошлого и полагаются на математический анализ этой информации для прогнозирования будущих, гипотетических случаев подобных явления. Прогностические модели имеют большое значение для общества из-за их потенциальной роли в системах предупреждения, например, в случае землетрясений, цунами, эпидемий и подобных крупномасштабных бедствий.Однако, поскольку ни одна прогностическая модель не может учесть все переменные, которые могут повлиять на результат, ученые должны делать предположения, которые могут поставить под угрозу надежность прогностической модели и привести к неверным выводам.

Ограничения научного моделирования подчеркиваются тем фактом, что модели, как правило, не являются полными представлениями. Модель атома Бора, например, описывает структуру атомов. Но хотя это была первая модель атома, включающая квантовую теорию и служившая базовой концептуальной моделью электронных орбит, она не была точным описанием природы вращающихся электронов.Также он не мог предсказать уровни энергии для атомов с более чем одним электроном.

Модель атома Бора

В модели атома Бора электроны движутся по определенным круговым орбитам вокруг ядра. Орбиты обозначены целым числом - квантовым числом n . Электроны могут прыгать с одной орбиты на другую, излучая или поглощая энергию. На вставке изображен электрон, прыгающий с орбиты n = 3 на орбиту n = 2, испускающий фотон красного света с энергией 1.89 эВ.

Encyclopædia Britannica, Inc.

Фактически, для того, чтобы полностью понять объект или систему, необходимо несколько моделей, каждая из которых представляет часть объекта или системы. В совокупности модели могут обеспечить более полное представление или, по крайней мере, более полное понимание реального объекта или системы. Это иллюстрируется волновой моделью света и моделью света частиц, которые вместе описывают дуальность волна-частица, в которой свет понимается как обладающий как волновыми, так и частичными функциями.Долгое время считалось, что волновая теория и теория частиц света противоречат друг другу. Однако в начале 20 века с осознанием того, что частицы ведут себя как волны, две модели этих теорий были признаны взаимодополняющими, что значительно облегчило новые идеи в области квантовой механики.

Белок сибирской язвы

Это компьютеризированное изображение сибирской язвы показывает различные структурные взаимоотношения семи единиц в пределах белка и демонстрирует взаимодействие лекарственного средства (показано желтым цветом), связанного с белком, для блокирования так называемой единицы летального фактора.Биоинформатика играет важную роль, позволяя ученым предсказать, где молекула лекарства будет связываться с белком, учитывая индивидуальные структуры молекул.

Оксфордский университет / Getty Images Оформите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подпишись сейчас

Существует множество приложений для научного моделирования. Например, в науках о Земле моделирование атмосферных и океанских явлений актуально не только для прогнозирования погоды, но и для научного понимания глобального потепления.В последнем случае следует отметить модель общей циркуляции, которая используется для моделирования изменения климата, вызванного человеком и не человеком. Моделирование геологических явлений, таких как конвекция внутри Земли и теоретические движения земных плит, позволило ученым углубить знания о вулканах и землетрясениях, а также об эволюции земной поверхности. В экологии моделирование можно использовать для понимания популяций животных и растений, а также динамики взаимодействий между организмами. В биомедицинских науках физические (материальные) модели, такие как мухи Drosophila и нематода Caenorhabditis elegans , используются для исследования функций генов и белков.Точно так же трехмерные модели белков используются для понимания функции белков и помощи в разработке лекарств. Научное моделирование также находит применение в городском планировании, строительстве и восстановлении экосистем.

Модель высоты волны цунами

Карта, подготовленная Национальным управлением океанических и атмосферных исследований США, на которой изображена модель высоты волны цунами для Тихого океана после землетрясения 11 марта 2011 года у побережья Сендая, Япония.

Центр исследования цунами NOAA

Развитие модели управления рисками

Количество моделей резко возрастает - от 10 до 25 процентов ежегодно в крупных организациях - по мере того, как банки используют модели для постоянно расширяющегося диапазона принятия решений.Более сложные модели создаются с использованием методов расширенной аналитики, таких как машинное обучение, для достижения более высоких стандартов производительности. Типичный крупный банк теперь может ожидать, что количество моделей, включенных в его структуру управления рисками (MRM), будет продолжать существенно расти.

Среди типов моделей, которые набирают популярность, находятся модели, разработанные для удовлетворения нормативных требований, таких как резервирование капитала и стресс-тестирование. Но что важно, многие из новых моделей предназначены для удовлетворения потребностей бизнеса, включая ценообразование, стратегическое планирование и управление ликвидностью активов.Большие данные и расширенная аналитика открывают новые области для более сложных моделей, таких как управление взаимоотношениями с клиентами или борьба с отмыванием денег и обнаружение мошенничества.

Перспективы и более широкое применение моделей выдвинули на первый план потребность в эффективной функции MRM, чтобы гарантировать разработку и валидацию высококачественных моделей во всей организации - в конечном итоге за пределами самого риска. Финансовые учреждения уже вложили миллионы в разработку и развертывание сложных фреймворков MRM.Анализируя эти инвестиции, мы обнаружили пути развития MRM и лучшие практики для построения систематически основанной на стоимости функции MRM (см. Врезку «Выводы из сравнительного анализа и передовые практики MRM»). В этой статье резюмируются наши выводы.

Модель риска и нормативная проверка

Ставки в управлении рисками модели как никогда высоки. Когда что-то идет не так, последствия могут быть серьезными. Благодаря оцифровке и автоматизации все больше моделей интегрируется в бизнес-процессы, что подвергает учреждения большему риску, связанному с моделями, и последующим операционным потерям.Риск в равной степени связан с дефектными моделями и неправильным использованием моделей. Из-за дефектной модели одно ведущее финансовое учреждение понесло убытки в несколько сотен миллионов долларов, когда ошибка кодирования исказила поток информации от модели риска к процессу оптимизации портфеля. Неправильное использование моделей может нанести не меньше (или больше) вреда. Глобальный банк очень агрессивно злоупотребил инструментом хеджирования рисков и в результате почти на неделю превысил свои лимиты стоимости, подверженной риску. В конечном итоге банк обнаружил риск, но поскольку использованная им модель риска не была адекватно управляема и проверена, он лишь скорректировал параметры контроля, а не изменил свою инвестиционную стратегию.Последующие убытки исчислялись миллиардами. Другой глобальный банк был признан нарушающим европейские банковские правила и оштрафован на сотни миллионов долларов после того, как неправильно использовал модель расчета требований к капиталу, учитывающему риск контрагента.

Будьте в курсе ваших любимых тем

Подобные события в ведущих организациях привлекли внимание финансовой отрасли к модельным рискам. Надзорные органы по обе стороны Атлантики решили, что необходимы дополнительные меры контроля, и начали применять особые требования к модели управления рисками для банков и страховых компаний.В апреле 2011 года Совет управляющих Федеральной резервной системы США опубликовал Руководство по надзору за модельным управлением рисками (SR 11-7). В этом документе содержится раннее определение модельного риска, которое впоследствии стало стандартом в отрасли: «Использование моделей неизменно представляет модельный риск, который представляет собой возможность неблагоприятных последствий от решений, основанных на неверных или неправильно использованных выходных данных и отчетах модели». SR 11-7 явно обращается к неверным выходным данным модели, принимая во внимание все ошибки на любом этапе от проектирования до реализации.Это также требует, чтобы лица, принимающие решения, понимали ограничения модели и избегали ее использования способами, несовместимыми с первоначальным намерением. Между тем процесс надзора и оценки Европейского банковского органа требует, чтобы риски модели были идентифицированы, отображены, протестированы и проанализированы. Риск модели оценивается как существенный риск для капитала, и учреждениям предлагается оценить его соответствующим образом. Если учреждение не может рассчитать потребность в капитале для конкретного риска, необходимо установить приемлемый буфер единовременной выплаты.

Потенциальная ценность зрелого MRM

Ценность сложного MRM выходит далеко за рамки требований регулирующих режимов. Но как банки могут гарантировать, что их системы MRM полностью улавливают эту ценность? Чтобы найти ответ, мы должны сначала более внимательно взглянуть на поставленную на карту стоимость. Эффективное MRM может улучшить прибыль учреждения за счет снижения затрат, предотвращения потерь и улучшение капитала. Снижение затрат и предотвращение потерь происходит в основном за счет повышения операционной и технологической эффективности при разработке и проверке моделей, включая устранение дефектных моделей.

Улучшение капитала происходит в основном за счет сокращения необоснованных резервов капитала и надстроек. Когда руководители считают, что MRM учреждения не соответствует требованиям, они запрашивают дополнения. Улучшенная функция MRM, которая помещает регуляторы в более удобное положение, приводит к снижению этих штрафов. (Преимущество аналогично устранению несоблюдения требований.) Неэффективность капитала также является результатом чрезмерного консерватизма моделистов. Чтобы справиться с неопределенностью, разработчики моделей склонны делать консервативные предположения в разных точках моделей.Предположения и сопровождающий их консерватизм часто неявны и плохо документированы или обоснованы. Непрозрачность приводит к бессистемному применению консерватизма к нескольким компонентам модели и может быть дорогостоящим. Хорошее MRM и надлежащая проверка повышают прозрачность модели (в отношении неопределенностей модели и связанных с ними допущений) и позволяют высшему руководству лучше выносить суждения о том, где и насколько требуется консерватизм.

Хотите узнать больше о нашей практике управления рисками?

Этот подход обычно приводит к явному представлению уровней консерватизма в точных и четко определенных местах в моделях в форме наложений, подлежащих надзору со стороны руководства.В результате общий уровень консерватизма обычно снижается, поскольку конечные пользователи лучше понимают неопределенности модели и динамику результатов модели. Затем они могут более четко определить наиболее подходящие стратегии смягчения последствий, включая пересмотр политик, регулирующих использование модели.

Прибыль и убытки

Что касается улучшения прибылей и убытков (P&L), MRM снижает растущие затраты на моделирование, решая проблемы владения фрагментированными моделями и процессов, вызванных большим количеством сложных моделей.Это может сэкономить миллионы. В одном глобальном банке капитальный бюджет на модели увеличился в семь раз за четыре года, с 7 миллионов евро до 51 миллиона евро. Получив лучшее представление о модельном ландшафте, банки могут согласовать инвестиции в модели с бизнес-рисками и приоритетами. Уменьшая риск модели и управляя ее влиянием, MRM также может снизить волатильность прибылей и убытков. Общий эффект повышает прозрачность модели и культуру институционального риска. Ресурсы, высвобождаемые за счет сокращения затрат, затем могут быть перераспределены на высокоприоритетные модели принятия решений.

Систематическое снижение затрат может быть достигнуто только при комплексном подходе к MRM. Такой подход направлен на оптимизацию и автоматизацию ключевых процессов моделирования, что может снизить связанные с моделью затраты на 20–30 процентов. Возьмем один пример: банки все чаще стремятся управлять бюджетом проверки модели, который растет из-за увеличения запасов моделей, повышения требований к качеству и согласованности, а также более высоких затрат на персонал. Был найден путь к индустриализации процессов валидации, в которых используются принципы бережливого производства и оптимизированный подход к валидации моделей.

  • Приоритезация (экономия: 30 процентов). Модели для проверки имеют приоритетность на основе таких факторов, как их важность при принятии бизнес-решений. Интенсивность проверки настраивается по уровням модели для повышения скорости и эффективности. Аналогичным образом уровни модели используются для определения стратегии ресурсов и подхода к управлению.
  • Офис управления портфелем и вспомогательные инструменты (экономия: 25 процентов). Неэффективность можно снизить на каждом этапе процесса проверки с помощью заранее определенных процессов, инструментов и механизмов управления.К ним относятся стандарты разработки и представления, а также планы валидации и учебники.
  • Тестирование и кодирование (экономия: 25 процентов). Автоматизация четко определенных и повторяющихся задач проверки, таких как стандартизированное тестирование или репликация модели, может еще больше снизить затраты.

Эволюция в направлении систематического получения ценности

Для управления прибылями и убытками, капиталом и регуляторными проблемами в интересах своих организаций ведущие банки переходят к надежной структуре управления записями сообщений, в которой используются все доступные инструменты для повышения эффективности и стоимости.Путь к управлению рисками сложной модели является эволюционным - его можно с пользой обсудить как состоящий из трех этапов: создание элементов основы, реализация надежной программы управления рисками и извлечение выгоды из нее (Иллюстрация 1).

Приложение 1

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом содержании, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: McKinsey_Website_Accessibility @ mckinsey.com

Строительство основных элементов

Начальный этап в основном связан с настройкой базовой инфраструктуры для проверки модели. Сюда входят политики для целей и области управления MRM, сами модели и управление рисками модели на протяжении жизненного цикла модели. Дальнейшие политики определяют валидацию модели и ежегодный обзор. Инвентаризация модели также определяется на основе определенных характеристик модели, которую необходимо захватить, и процесса идентификации всех моделей и немоделей, используемых в банке.Отчеты для внутренних и внешних заинтересованных сторон могут быть созданы на основе инвентаризации. Однако важно отметить, что в отрасли до сих пор нет стандарта того, что следует определять в качестве модели. Поскольку банки различаются по этому основному определению, в статистике модели и инвентаризации наблюдаются большие расхождения.

Управление и стандарты также являются частью инфраструктуры MRM. Устанавливаются два уровня управления: один охватывает этапы жизненного цикла модели, а второй - для совета директоров и высшего руководства.На этом этапе функция MRM будет в основном состоять из небольшой группы управления и группы валидаторов. Группа управления определяет и поддерживает стандарты разработки, инвентаризации и проверки моделей. Он также определяет роли заинтересованных сторон, включая навыки, обязанности и людей, которые будут их выполнять. Команда по валидации проводит техническую валидацию моделей. Большинство учреждений создают инструмент рабочего потока MRM для процессов MRM.

Реализация надежной программы

Имея основополагающие элементы, банки могут затем создать программу MRM, которая обеспечивает прозрачность для старших заинтересованных сторон в отношении модельного риска для банка.После того, как стандарты разработки моделей установлены, например, программу MRM можно внедрить во все группы разработчиков. Ведущие банки создали подробные шаблоны для разработки, проверки и ежегодного обзора, а также модули онлайн-обучения для всех заинтересованных сторон. Они часто используют оценочные карты для отслеживания эволюции подверженности модельным рискам в организации.

McKinsey о рисках, Том 2

Основная цель - обеспечить высокое качество и приоритетность подачи материалов.В представленных моделях отсутствуют ключевые компоненты, такие как данные, модели источников или планы мониторинга, что снижает эффективность и увеличивает время доставки. Эффективность можно значительно повысить, если все заявки будут соответствовать стандартам до начала процесса проверки. Приоритетность моделей определяется в зависимости от их важности для бизнеса, результатов предварительной проверки и потенциала для проверки со стороны регулирующих органов.

Повышение эффективности и извлечение выгоды

На зрелом этапе функция MRM стремится к повышению эффективности и ценности, сокращая затраты на управление рисками модели, обеспечивая при этом высочайшее качество моделей.В нашем опросе ведущих финансовых организаций большинство респондентов (76 процентов) определили неполное или низкое качество представленных моделей как самый большой барьер для их сроков проверки. Владельцы моделей должны понимать модели, которые они используют, поскольку они несут ответственность за ошибки в решениях, основанных на этих моделях.

Один из лучших способов улучшить качество моделей - это создание центра передового опыта для разработки моделей, созданного в качестве внутреннего поставщика услуг с оплатой по факту использования. Центры передового опыта обеспечивают обмен передовым опытом и расширенную аналитику между бизнес-подразделениями, обеспечивая эффективность в масштабах всего предприятия.Такой подход увеличивает прозрачность модели и снижает риск задержек, поскольку менеджеры центров применяют такие инструменты, как панели управления и контрольные точки, чтобы сократить переделки.

Автоматизация процессов определяет зрелость MRM, поскольку разработка моделей, проверка и управление ресурсами «индустриализированы» (Иллюстрация 2). Валидацию возглавляет офис управления проектами, который устанавливает сроки, распределяет ресурсы и применяет стандарты представления моделей. Модели распределяются по приоритетам в соответствии с их важностью в деловых решениях.Береговая «фабрика по валидации» рассматривает, тестирует и корректирует модели. Он может поддерживаться оффшорной группой для проверки данных, стандартных тестов и анализа чувствительности, первоначальной документации и анализа мониторинга и отчетности модели. Промышленный подход к валидации гарантирует, что модели в организации соответствуют самым высоким установленным стандартам и что наибольшая ценность будет получена при их развертывании.

Приложение 2

Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом содержании, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]

Основанный на стандартах подход к инвентаризации и проверке моделей повышает прозрачность качества модели. Также отслеживается эффективность процесса, поскольку ключевые метрики отслеживают модели, находящиеся на валидации, и время до завершения. Система рабочего потока валидации улучшает фабрику валидации моделей, охват которой в масштабах всего предприятия обеспечивает эффективное развертывание ресурсов, совместное использование ресурсов между группами и четкое представление о возможностях валидатора и характеристиках модели.

На моделе или на модели: Склонение слова модель — По Падежам.ру

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Пролистать наверх