Переквалификация на базе высшего: Профессиональная переподготовка | Курсы на базе высшего образования в РУДН

Содержание

Профессиональная переподготовка | Курсы на базе высшего образования в РУДН

Курсы формата «Профессиональная переподготовка»

Маркетплейсы: создание, развитие и продвижение бизнеса

Объем:288 ак. ч.

Формат обучения:Профессиональная переподготовка

68 000 ₽

подробнее

ДЛЯ КОГО?

для начинающим предпринимателям и продавцам,
производителям товаров и частным мастерам,
владельцам бизнеса,
менеджерам маркетплейсов,
всем, кто хочет освоить новую профессию в маркетинге.
Требования к слушателям: лица, имеющие среднее профессиональное и (или) высшее образование, лица, получающие среднее профессиональное и (или) высшее образовании

Мастер делового администрирования. Специализация «Персональная жизненная бизнес-стратегия (в сфере сервиса)»

Объем:1802 ак. ч.

Продолжительность:

1,5 года (3 семестра)

Формат обучения:Профессиональная переподготовка

120 000 ₽

подробнее

ДЛЯ КОГО?

менеджеры и руководители, желающие развить управленческие и предпринимательские компетенции; специалисты, желающие создать собственный успешный бизнес; предприниматели, уже создавшие бизнес и желающие эффективно его развивать; бизнес-тренеры и консультанты

Цель

формирование у слушателей профессиональных компетенции, необходимых для приобретения новой квалификации

Консультативная психология

Объем:900 ак. ч.

Продолжительность:

2 года (4 семестра)

Формат обучения:Профессиональная переподготовка

300 000 ₽

подробнее

ДЛЯ КОГО?

Для лиц, имеющих первое высшее образование любого профиля и студентов старших курсов вузов, желающих пройти профпереподготовку в области психологии

Цель

Цель обучения на программе «Консультативная психология» — получение профессиональных компетенций, умений и знаний в области психологии.

Система менеджмента качества КЛАДО

Объем:108 ак. ч.

Продолжительность:

3 месяца

Формат обучения:Профессиональная переподготовка

120 000 ₽

подробнее

ДЛЯ КОГО?

ведущих линейных специалистов в сфере экономики, высший и средний менеджмент

Цель

получить знания и навыки в области управления процессами разной сложности в профессиональной деятельности

Организационное обеспечение экскурсионных услуг и разработка экскурсий (Экскурсоведение) (258 часов)

Объем:258 ак. ч.

Продолжительность:

от 2,5 до 4 месяцев

Формат обучения:Профессиональная переподготовка

35 500 ₽

подробнее

ДЛЯ КОГО?

специалистов, имеющих среднее и/ или высшее образование, желающих заниматься данным профессиональным видом деятельности

Цель

формирование у обучающихся профессиональных компетенций, обеспечивающих выполнение нового вида профессиональной деятельности в области оказания экскурсионных услуг

Организационное обеспечение экскурсионных услуг и разработка экскурсий (Экскурсоведение) (508 часов)

Объем:508 ак. ч.

Продолжительность:

от 3 до 6 месяцев

Формат обучения:Профессиональная переподготовка

75 000 ₽

подробнее

ДЛЯ КОГО?

для всех желающих

Цель

Переводчик в сфере профессиональной коммуникации (интенсив)

Объем:1296 ак. ч.

Продолжительность:

2 года

Формат обучения:Профессиональная переподготовка

324 000 ₽

подробнее

ДЛЯ КОГО?

сторонних слушателей, имеющих или получающих высшее или среднее профессиональное образование, уже освоивших уровень А2-B1

Цель

подготовка специалиста к оказанию переводческих услуг в различных сферах деятельности современного общества

Психология и педагогика профессионального образования

Объем:600 ак. ч.

Продолжительность:

6 месяцев

Формат обучения:Профессиональная переподготовка

270 000 ₽

подробнее

ДЛЯ КОГО?

лица, имеющих высшее образование; педагогических работников учреждений СПО, не имеющих педагогического образования; преподавателей высшего образования и дополнительного профессионального образования

Цель

сформировать комплекс теоретических знаний и практических умений, необходимых для выработки и расширения компетенций в области психологии, развитие педагогических умений и навыков, необходимых для эффективной профессиональной деятельности в качестве преподавателя средних профессиональных и высших учебных заведений, повышение общей педагогической культуры, развитие у слушателей творческого отношения к профессионально-педагогической деятельности

Управление проектами в медицинской организации

Объем:252 ак. ч.

Продолжительность:

3 месяца

Формат обучения:Профессиональная переподготовка

137 000 ₽

подробнее

ДЛЯ КОГО?

руководителей и менеджеров медицинских организаций

Цель

Повысить эффективность руководителя, освоить практику управления микро и макро проектов.

Основы синхронного перевода (арабский язык)

Объем:300 ак. ч.

Продолжительность:

6-7 месяцев

Формат обучения:Профессиональная переподготовка

130 000 ₽

подробнее

ДЛЯ КОГО?

дипломированных специалистов (предпочтительно имеющих высшее лингвистическое образование) и студентов старших курсов, уже владеющих арабским языком на уровне не ниже В2, желающих улучшить переводческие компетенции

Цель

изучение практического курса профессионального устного и синхронного перевода, подготовка современных специалистов, обладающих широким общенаучным кругозором, глубокими знаниями в области переводоведения, синхронного перевода и межкультурной коммуникации

Профессиональная переподготовка на базе высшего образования в Новосибирске

Проведем профпереподготовку на базе среднего или высшего образования очно и дистанционно на 20% ниже рынка

Узнайте стоимость обучения в учебном центре прямо сейчас!

Узнайте стоимость обучения прямо сейчас!

Введите свое имя и телефон

Как к Вам обращаться?
Ваше имя*:

На какой номер позвонить?
Ваш номер телефона

Переподготовка на базе профессионального образования раскрывает новые возможности для создания карьеры в желаемом направлении. Несмотря на то, что профпереподготовка схожа с высшим образованием, между ними имеются некоторые различия:

Обязательным условием поступления на высшее обучение является законченное базовое образование. Поступить на курсы по переподготовке можно, имея специальный диплом о законченном среднем техническом образовании или иметь степень бакалавра/магистра.
Длительность обучения в вузе составляет 4-6 лет. Профессиональная переподготовка на базе высшего образования позволит получить диплом об освоении аналогичной специальности в течение 3-5 месяцев, что значительно экономит время и деньги.
Для поступления на курсы не нужно сдавать экзамены.
По завершению программы переподготовки слушатели получают диплом, который подтверждает Вашу профессиональную компетентность в новой области.

Направления переподготовки

Преимущества обучения в Komimra

Очная и дистанционная форма обучения с использованием инновационных интернет-технологий

Все программы разработаны в соответствии с законами и получили соответствующие сертификаты.

Курсы ведут преподаватели, которые имеют педагогическую подготовку и глубокие знания в преподаваемой области.

Удобное местоположение. Рядом с нашим учебным центром расположены остановка общественного транспорта и парковка.

Кто может пройти профессиональную переподготовку?

В России возможна переподготовка на базе среднего специального образования или при наличии диплома о высшем образовании. Учебные центры предоставляют свои услуги, помогая слушателям в максимально сжатые сроки освоить профессионально новую сферу деятельности. Это важно для повышения квалификации, обретения практических навыков и возможности карьерного роста на имеющейся работе. В зависимости от выбранной специальности определяется количество академических часов для курса. Программы курсов профпереподготовки регулируются Министерством образования РФ.

Как проходит обучение

org.ru/wp-content/uploads/2020/01/vospitatelnye.jpg»>

jpg»>

Курсы переподготовки на базе высшего образования дистанционно

Для людей, которые имеют работу, но желают повысить квалификацию, либо сменить род деятельности, есть отличная возможность осуществить желаемое, не отрываясь от производства. Профпереподготовка на базе высшего образования дистанционной формы позволит обрести новые навыки и повысить уровень профессионализма прямо дома. С помощью современных девайсов Вы сможете связываться с преподавателями и получать учебные материалы. Это удобный и быстрый способ получить новые умения на базе высшего/среднего образования.

Диплом государственного образца о профессиональной переподготовке откроет перед Вами массу новых возможностей и позволит выбрать работу «по душе». Более того, наличие двух дипломов об образовании сделает Вас более конкурентоспособными на рынке труда.

Отзывы наших выпускников

Наши партнеры

Как записаться на обучение

1. Подаете заявку на обучение.
2. Предоставляете документы: заявление, копию паспорта с пропиской, копию диплома об образовании.
3. Мы заключаем с Вами договор.
4. Производите оплату обучения.
5. Знакомитесь с учебными материалами. Проходите обучение.
6. Успешно проходите тестирование.
7. Получаете диплом об обучении.

Узнайте стоимость обучения прямо сейчас!

Введите свое имя и телефон

Как к Вам обращаться?
Ваше имя*:

На какой номер позвонить?
Ваш номер телефона

Что такое переподготовка и почему это важно?

Что, если однажды утром вы проснетесь, а отрасли, в которой вы работали, больше не существует? Это звучит как что-то из фильма ужасов, но для миллионов людей этот фильм категории B стал ледяной реальностью из-за пандемии COVID-19. Компаниям по всему миру пришлось уволить тысячи сотрудников, чтобы сократить штат и сохранить свою голову над водой.

Профессиональная переподготовка является одним из способов возвращения этих сотрудников на рынок труда. Переподготовка означает повторную подготовку по новому предмету, для новой работы, часто в новой компании или организации. Например, туристические работники, оказавшиеся без работы из-за пандемии, могут решить переквалифицироваться в медицинских работников, офисных работников или в другие востребованные профессии.

Разница между переподготовкой, переподготовкой и повышением квалификации

Несмотря на то, что переподготовка, переподготовка и повышение квалификации тесно связаны между собой, они имеют некоторые ключевые отличия: или обучают их совершенно новому предмету. Это может сыграть роль при найме новых людей, например, недавно уволенных из-за пандемии, на востребованные должности, которые открылись или были недавно созданы в вашей компании. Возможно, вы нанимаете бывших специалистов в сфере гостеприимства для работы в качестве сотрудников стойки регистрации в вашей организации.

Если вы переподготавливаете человек, вы, вероятно, обучаете их навыкам, необходимым для немного другой работы в той же компании. Переквалификация часто происходит после увольнения, когда организации хотят сохранить хороших сотрудников, когда их текущая роль устарела. Вместо того, чтобы отпустить их, они переобучают их, чтобы использовать их талант где-то еще в компании.

Если вы повышаете квалификацию человек, вы обучаете сотрудников новым навыкам, чтобы повысить их эффективность на текущей должности, не обязательно меняя их положение или карьерный путь. Это часто бывает, когда сотрудникам необходимо узнать о новых технологиях или программном обеспечении, внедренных в их организации.

Почему и когда стоит задуматься о переподготовке?

Обычно, когда вы размещаете объявление о вакансии, вы стремитесь нанять кого-то, у кого уже есть необходимые вам навыки и опыт, верно? Но беспрецедентные времена требуют других мер. Возможно, ваша организация перегружена запросами клиентов, и вам нужно больше сотрудников в колл-центре или на стойке регистрации, чтобы справиться с возросшей рабочей нагрузкой. Или, возможно, за последние пару месяцев вы добились значительного роста (поздравляем!), и вам нужно расширить свой веб-отдел, команду по маркетингу или продажам, чтобы удовлетворить этот рост.

Здесь начинается переобучение. Почему? Вполне вероятно, что другие компании в вашей отрасли испытывают такой же поток звонков или нуждаются в скорейшем заполнении дополнительных должностей в других отделах. Это означает, что большинство людей с навыками, характерными для ваших вакантных должностей, уже заняты, и в результате вам трудно заполнить эти роли. Но в то же время есть много людей, которые недавно пережили печальный опыт увольнения, например, в индустрии туризма и гостеприимства. Сейчас они ищут работу, но у них нет необходимых навыков или опыта для работы администратором или администратором. Что вы делаете? Вы нанимаете и переучиваете их.

Преимущества переподготовки

Говорят, знания — ключ к успеху. Хотя может случиться так, что люди, которых вы переучиваете, оказались на этой должности из-за неблагоприятных обстоятельств, таких как массовые увольнения или увольнения, красота работы в том, что она не определяет (или, по крайней мере, не должна) определять людей. , чтобы люди могли изменить тактику и узнать что-то другое, если им нужно. Вот несколько преимуществ переподготовки сотрудников как для сотрудников, так и для организаций.

Выгоды для сотрудников

Переподготовка повышает уже имеющиеся у людей навыки, даже если работа, для которой они переподготовляются, сильно отличается от той, которую они выполняли раньше. Не все навыки являются твердыми навыками, и многие из мягких навыков, необходимых для разных ролей, можно передавать и легко развивать.
Переподготовка означает возможность овладеть наиболее востребованными навыками и компетенциями в отрасли, что облегчает их карьерный рост и возможности трудоустройства в будущем.
Переподготовка для новой роли и возможность учиться и развивать новые навыки могут помочь людям почувствовать себя более ценными и дать им новое чувство цели, особенно после увольнения или увольнения.

Преимущества для организаций

Знания имеют ключевое значение, поэтому наличие у большего числа ваших сотрудников новейшей информации и навыков, необходимых в вашей отрасли, поможет производить более качественные продукты и услуги, будь то за счет улучшения обслуживания клиентов или совершенствование процессов с инновационными идеями.
Счастливые и довольные сотрудники означают меньшую текучесть кадров, что в долгосрочной перспективе может сэкономить вашей организации время и деньги.
Пока вы тратите время на подготовку своих модулей переподготовки, вы сможете оценить, как ваша организация работает с процессами, и, возможно, усовершенствовать те, где это необходимо, что может сделать вашу организацию более эффективной, экономя время для существующего персонала, а также для тех, которые переобучаются на новые роли.

Как переподготовить персонал

Как вы переобучаете кого-то, чтобы повысить его навыки, необходимые для вакантных должностей в вашей организации? Как и в случае любой программы обучения, важно иметь план, прежде чем вы начнете, чтобы процесс был эффективным и четким, а ваши сотрудники были вовлечены.

Определите работу по переподготовке и установите бюджет

Чтобы обеспечить подотчетность всех и единообразие, рекомендуется точно определить, что повлечет за собой переподготовка и каков будет ее бюджет. Так легче отслеживать прогресс и отчитываться.

Подготовьте стратегию обучения

Прежде всего: сделайте обучение интересным и увлекательным. Вы получите более высокую отдачу от инвестиций, так сказать, когда вы предоставляете привлекательные возможности обучения для сотрудников, будь то новые сотрудники или существующие сотрудники. Усвоение информации лучше, когда люди чувствуют вдохновение от возможности обучения и вовлечены, желая узнать больше.

Разбивка целей переподготовки поможет определить, какие методы обучения подходят лучше всего и какое сочетание инструментов (очное, видеообучение, микрообучение и т. д.) лучше всего соответствует плану. Вы можете использовать LMS, например GoSkills, чтобы помочь своим сотрудникам в обучении. Создайте временную шкалу, организуйте все необходимое для проведения обучения (помещения, инструктор, компьютеры, экраны телевизоров и т. д.). Также неплохо с самого начала определиться, как вы будете оценивать программу профессиональной переподготовки в конце.

Просмотрите учебные материалы

Если вы уже проходили курсы переподготовки, стоит просмотреть материалы и убедиться, что они обновлены в соответствии с ролью и отраслевыми стандартами. После того, как вы разобрались с этим, остальная часть подготовки во многом зависит от того, наймете ли вы тренера для переподготовки или вы сделаете это сами.

Если вы привлекаете кого-то для проведения переподготовки за вас, важно просмотреть модули и информацию, которые будут рассмотрены, до начала переподготовки. Если вы проводите занятия самостоятельно, подумайте о включении наглядных материалов и игр, чтобы сделать обучение более увлекательным и интерактивным. В зависимости от того, для какой роли вы проходите переподготовку, большая часть ее может выполняться за компьютером, тогда как для других ролей это может включать работу в лаборатории, полевые работы или работу с клиентами. В любом случае вы можете составить учебную программу, которая включает в себя различные инструменты и методы, чтобы сохранить интерес и повысить эффективность обучения.

Оценка результатов обучения

По окончании программы профессиональной переподготовки вам необходимо будет просмотреть и оценить результаты. В рамках этого вы можете обсудить цели и результаты переподготовки со своими сотрудниками и попросить их оставить отзыв о программе. Если есть что-то, что было упущено, или пробелы, которые выявляются после окончания программы, вы можете указать на них и предложить дополнительное обучение.

Подведение итогов

Гибкость и адаптивность — два ключевых навыка в жизни, и они, безусловно, применимы на рынке труда. Нет никакой гарантии, что работа, на которую работник был нанят 10 или даже всего два года назад, будет востребована сегодня или в будущем. Чтобы идти в ногу с меняющимися отраслями и экономиками, важно при необходимости менять тактику и осваивать новые навыки, чтобы иметь постоянную занятость.

Это относится не только к людям, которые остались без работы из-за массовых увольнений или увольнений, но также имеет ключевое значение для предприятий, пытающихся ориентироваться в новых водах при найме. Программы переподготовки сотрудников могут помочь заполнить пробелы в навыках и ключевых ролях в вашей организации, в то время как сотрудники могут проверить свою гибкость и адаптируемость, изучая навыки для новых ролей, опираясь при этом на существующие наборы межличностных навыков, в целом улучшая свои карьерные возможности в будущем.

Готовы ли вы создать отличную программу переподготовки сотрудников? GoSkills LMS может помочь сделать обучение увлекательным и увлекательным. Создавайте свои собственные курсы и тренинги или воспользуйтесь нашей библиотекой из более чем 80 небольших бизнес-курсов по основным навыкам, таким как Excel, управление проектами, программирование, социальные навыки и многое другое. Зарегистрироваться и добавить неограниченное количество учащихся можно совершенно бесплатно. Начните бесплатную пробную версию сегодня.

Обучайте команду любого размера

Отслеживать и управлять обучением вашей команды с помощью GoSkills LMS стало проще, чем когда-либо.

Заказать демо

Полное руководство по переобучению моделей

Модели машинного обучения обучаются путем изучения соответствия между набором входных функций и выходной целью. Как правило, это сопоставление изучается путем оптимизации некоторой функции стоимости, чтобы минимизировать ошибку прогнозирования. Как только оптимальная модель найдена, она выпускается в открытый доступ с целью создания точных прогнозов для будущих невидимых данных. В зависимости от проблемы эти новые примеры данных могут быть созданы на основе взаимодействия с пользователем, запланированных процессов или запросов от других программных систем. В идеале мы надеемся, что наши модели предсказывают эти будущие случаи так же точно, как и данные, используемые в процессе обучения.

Когда мы развертываем модели в рабочей среде и ожидаем, что будет наблюдаться частота ошибок, подобная той, которую мы наблюдали при оценке модели, мы делаем предположение, что будущие данные будут аналогичны прошлым наблюдаемым данным. В частности, мы предполагаем, что распределения признаков и целей останутся довольно постоянными. Но это предположение обычно не выполняется. Тенденции меняются со временем, интересы людей меняются в зависимости от времени года, а фондовый рынок то падает, то падает. И поэтому наши модели должны адаптироваться.

Поскольку мы ожидаем, что мир со временем изменится, развертывание модели следует рассматривать как непрерывный процесс. Вместо того, чтобы развернуть модель один раз и перейти к другому проекту, специалистам по машинному обучению необходимо переобучить свои модели, если они обнаружат, что распределения данных значительно отклонились от исходного набора данных для обучения. Эту концепцию, известную как дрейф модели , можно смягчить, но она связана с дополнительными накладными расходами в виде инфраструктуры мониторинга, надзора и процессов.

В этом посте я хотел бы определить дрейф модели и обсудить стратегии выявления и отслеживания дрейфа модели с течением времени. Затем я опишу, как использовать переобучение модели, чтобы смягчить влияние дрейфа на эффективность прогнозирования, и предложу, как часто следует переобучать модели. Наконец, я упомяну несколько способов включить переобучение модели. В конце этого поста вы можете скачать мое краткое руководство по переобучению модели, чтобы узнать, как переобучить вашу модель и самостоятельно настроить автоматизированный конвейер переобучения!

Что такое модельный дрифт?

Дрейф модели относится к ухудшению прогностических характеристик модели с течением времени из-за изменения среды, нарушающего допущения модели. Дрейф модели — это немного неправильное название, потому что меняется не сама модель, а среда, в которой она работает. По этой причине термин «дрейф концепций» на самом деле может быть более подходящим названием, но оба термина описывают одно и то же явление.

Обратите внимание, что мое определение дрейфа модели фактически включает несколько различных переменных, которые могут изменяться. Прогностическая производительность будет ухудшаться, она будет ухудшаться в течение некоторого периода времени и с определенной скоростью, и это ухудшение будет происходить из-за изменений в окружающей среде, которые нарушают допущения моделирования. Каждую из этих переменных следует учитывать при определении того, как диагностировать дрейф модели и как исправить его путем переобучения модели.

Как вы отслеживаете дрейф модели?

Существует множество методов выявления и отслеживания дрейфа модели. Прежде чем описать несколько стратегий, позвольте мне отметить, что универсального подхода не существует. Разные проблемы моделирования требуют разных решений, и у вас может не быть инфраструктуры или ресурсов, чтобы воспользоваться преимуществами определенных стратегий.

Ухудшение производительности модели

Самый прямой способ определить дрейф модели — явно определить, что прогностическая эффективность ухудшилась, и количественно оценить это снижение. Измерение точности развернутой модели на оперативных данных — общеизвестно сложная проблема. Эта трудность возникает отчасти из-за того, что нам нужен доступ как к предсказаниям, сгенерированным моделью, так и к наземному сигналу истинности. Это может быть невозможно по ряду причин, в том числе:

Прогнозы не были сохранены после их создания. Не позволяй этому быть тобой.
Прогнозы сохранены, но вы не можете получить доступ к меткам истинности.
Прогнозы и метки доступны, но их нельзя объединить.

Даже если прогнозы и метки можно объединить, может пройти некоторое время, прежде чем метки станут доступны. Рассмотрим модель финансового прогнозирования, которая предсказывает доход в следующем квартале. В этом случае фактический доход не будет наблюдаться до истечения этого квартала, поэтому вы не сможете количественно оценить, насколько хорошо модель работала до этого момента. В таких задачах прогнозирования заполнение прогнозов, т. е. модели обучения, которые были бы развернуты в прошлом и генерируют прогнозы на основе прошлых исторических данных, могут дать вам представление о скорости, с которой производительность модели будет падать.

Как отмечает Джош Уиллс, одна из самых важных вещей, которую вы можете сделать перед развертыванием модели, — это попытаться понять дрейф модели в автономной среде. Исследователи данных должны стремиться ответить на вопрос: «Если я обучу модель, используя этот набор функций, на данных шестимесячной давности и применю ее к данным, которые я сгенерировал сегодня, насколько хуже будет эта модель, чем та, которую я создал без обучения». от данных месячной давности и примененных к сегодняшнему дню?». Выполнение этого анализа в автономном режиме позволяет оценить скорость падения производительности модели и частоту повторного обучения. Конечно, этот подход основан на наличии машины времени для доступа к данным, которые были в реальном времени в любой момент в прошлом.

Изучение распределений признаков обучающих и текущих данных

Поскольку ожидается, что производительность модели ухудшится по мере того, как распределения входных признаков отклоняются от распределений обучающих данных, сравнение этих распределений — отличный способ сделать вывод о дрейфе модели. Обратите внимание, что я сказал, что выводит , а не обнаруживает дрейф модели , поскольку мы не наблюдаем фактического снижения эффективности прогнозирования, а скорее ожидаем, что снижение произойдет. Это может быть невероятно полезно в тех случаях, когда вы не можете наблюдать настоящую правду из-за характера процесса генерации данных.

Для каждой функции необходимо отслеживать различные параметры, включая:

диапазон возможных значений
гистограмм значений
, принимает ли функция значения NULL, и если да, то количество ожидаемых значений NULL

Возможность быстрого мониторинга этих распределений с помощью информационных панелей — шаг в правильном направлении. Этого можно добиться еще больше, автоматически отслеживая перекос в обучении и выдавая предупреждения, когда расхождение в функциях является значительным.

Изучение корреляций между функциями

Многие модели предполагают, что отношения между функциями должны оставаться фиксированными. Поэтому вы также захотите отслеживать парные корреляции между отдельными входными функциями. Как упоминалось в разделе «Каков ваш результат теста ML?» Рубрика для производственных систем ML, вы можете сделать это:

мониторинг коэффициентов корреляции между функциями
обучающие модели с одной или двумя функциями
обучение набора моделей, у каждой из которых удалена одна из функций

Изучение целевых распределений

Если распределения целевых переменных значительно изменяются, прогностическая эффективность модели почти наверняка ухудшится. Авторы книги «Машинное обучение: кредитная карта технического долга с высокими процентами» заявляют, что простой и полезной диагностикой является отслеживание целевого распределения. Отклонения этой метрики от обучающих данных могут означать, что пришло время переоценить качество вашей развернутой модели. Но имейте в виду, что «это ни в коем случае не исчерпывающий тест, поскольку ему может соответствовать нулевая модель, которая просто предсказывает средние значения вхождений меток без учета входных признаков».

Что именно мы подразумеваем под переобучением модели?

Иногда переобучение модели кажется перегруженным оператором. Относится ли это только к поиску новых параметров существующей архитектуры модели? Как насчет изменения пространства поиска гиперпараметров? Как насчет поиска по разным типам моделей (RandomForest, SVM и т. д.)? Можем ли мы включить новые функции или исключить ранее использовавшиеся функции? Все это хорошие вопросы, и очень важно быть как можно более четкими. Чтобы ответить на эти вопросы, важно подумать непосредственно о проблеме, которую мы пытаемся решить. То есть уменьшение влияния дрейфа модели на наши развернутые модели.

Перед развертыванием модели для производства данных ученые проходят строгий процесс проверки модели, который включает:

Сбор наборов данных — сбор наборов данных из разных источников, таких как разные базы данных.
Feature Engineering — получение столбцов из необработанных данных, которые улучшат прогнозную производительность.
Выбор модели — сравнение различных алгоритмов обучения.
Оценка ошибки — оптимизация в пространстве поиска для поиска наилучшей модели и оценки ее ошибки обобщения.

Результатом этого процесса является лучших моделей, которые затем внедряются в производство. Поскольку дрейф модели конкретно относится к ухудшению прогностической эффективности выбранной модели из-за изменения распределений признаков/целевых данных, переобучение модели должно , а не приводить к другому процессу создания модели. Скорее переобучение просто относится к повторному запуску процесса, который сгенерировал ранее выбранную модель, на новом обучающем наборе данных. Функции, алгоритм модели и пространство поиска гиперпараметров должны остаться прежними. Один из способов думать об этом состоит в том, что переобучение не требует каких-либо изменений кода. Это включает только изменение набора обучающих данных.

Это не означает, что будущие итерации модели не должны включать новые функции или учитывать дополнительные типы/архитектуры алгоритмов. Я просто говорю, что эти типы изменений приводят к совершенно другому типу модели, которую вы должны протестировать по-другому перед развертыванием в рабочей среде. В зависимости от зрелости вашей организации машинного обучения такие изменения в идеале можно было бы вводить с помощью A/B-тестов, которые измеряют влияние новой модели на заранее определенные интересующие показатели, такие как вовлеченность или удержание пользователей.

Как часто следует переобучать модель

До сих пор мы обсуждали, что такое дрейф модели, и несколько способов его определения. Таким образом, возникает вопрос, как мы можем это исправить? Если прогностическая эффективность модели упала из-за изменений в окружающей среде, решение состоит в том, чтобы переобучить модель на новом обучающем наборе, отражающем текущую реальность. Как часто вы должны переобучать свою модель? И как вы определяете свой новый тренировочный набор? Как и в случае с самыми трудными вопросами, ответ таков: зависит от . Но от чего это зависит?

Иногда сама постановка задачи предлагает, когда переобучить модель. Например, предположим, что вы работаете в приемной комиссии университета и перед вами стоит задача построить модель отсева студентов, которая прогнозирует, вернется ли студент в следующем семестре. Эта модель будет использоваться для создания прогнозов для текущей когорты студентов сразу после промежуточных семестров. Учащиеся, которым грозит отток, будут автоматически зачислены на репетиторство или какое-либо другое подобное вмешательство.

Давайте подумаем о временном горизонте такой модели. Поскольку мы генерируем прогнозы в пакетном режиме один раз в семестр, нет смысла переобучать модель чаще, чем это, потому что у нас не будет доступа к каким-либо новым обучающим данным. Поэтому мы можем выбрать переобучение нашей модели в начале каждого семестра, после того как мы увидим, какие студенты из предыдущего семестра отчислились. Это пример графика периодической переподготовки . Часто бывает полезно начать с этой простой стратегии, но вам нужно будет точно определить, как часто вам нужно будет переучиваться. Быстро меняющиеся тренировочные комплексы могут потребовать от вас тренироваться ежедневно или еженедельно. Более медленные переменные распределения могут потребовать ежемесячной или ежегодной переобучения.

Если у вашей команды есть инфраструктура для мониторинга метрик, описанных в предыдущем разделе, может иметь смысл автоматизировать управление отклонением модели. Это решение требует отслеживания диагностики, а затем инициирования переобучения модели, когда диагностика на оперативных данных расходится с диагностикой обучающих данных. Но этот подход не лишен собственных проблем. Во-первых, вам нужно определить порог расхождения, который вызовет переобучение модели. Если порог слишком низок, вы рискуете слишком часто проводить переобучение, что может привести к высоким затратам, связанным со стоимостью вычислений. Если порог слишком высок, вы рискуете недостаточно часто проводить переобучение, что приведет к созданию неоптимальных моделей в производственной среде. Это сложнее, чем кажется, потому что вам предстоит определить, сколько новых обучающих данных необходимо собрать, чтобы представить новое состояние мира. Даже если мир изменился, нет смысла заменять существующую модель моделью, размер обучающей выборки которой слишком мал.

Необходимо принять особые меры, если ваша модель работает в неблагоприятных условиях. В таких настройках, как обнаружение мошенничества, злоумышленник изменяет распределение данных, чтобы получить прибыль. Этим проблемам может помочь онлайн-обучение, когда модель обновляется постепенно по мере поступления новых данных.

Как переобучить модель?

И последнее, но не менее важное: давайте обсудим шаги, которые необходимо учитывать для успешного переобучения модели.

Во-первых, подход, который вы используете для переобучения своей модели машинному обучению, напрямую связан с тем, как часто вы решаете переобучить.

Во-вторых, если вы решите периодически переобучать свою модель, вполне достаточно пакетного переобучения. Этот подход включает периодическое планирование процессов обучения модели с использованием планировщика заданий, такого как Jenkins или Kubernetes CronJobs.

В-третьих, если вы автоматизировали обнаружение дрейфа модели, то имеет смысл запускать переобучение модели при обнаружении дрейфа. Например, у вас могут быть периодические задания, которые сравнивают распределения признаков наборов оперативных данных с распределениями обучающих данных. При обнаружении значительного отклонения система может автоматически запланировать переобучение модели для автоматического развертывания новой модели. Опять же, это можно выполнить с помощью планировщика заданий, такого как Jenkins, или с помощью заданий Kubernetes.

Наконец, может иметь смысл использовать методы онлайн-обучения для обновления модели, которая в настоящее время находится в производстве. Этот подход основан на «заполнении» новой модели моделью, развернутой в данный момент. По мере поступления новых данных параметры модели обновляются новыми обучающими данными.

Заключение

Ожидается, что прогностическая эффективность модели машинного обучения снизится, как только модель будет развернута в рабочей среде. По этой причине крайне важно, чтобы специалисты-практики подготовились к снижению производительности, настроив решения для мониторинга и рабочие процессы, специфичные для машинного обучения, чтобы обеспечить переобучение моделей. Хотя частота повторного обучения будет варьироваться от проблемы к проблеме, инженеры машинного обучения могут начать с простой стратегии, которая периодически переобучает модели по мере поступления новых данных и переходит к более сложным процессам, которые количественно оценивают дрейф модели и реагируют на него.