Modele de degrade

La plus grande erreur que les gens font en ce qui concerne l`apprentissage machine est de penser que les modèles sont tout comme n`importe quel autre type de logiciel. Une fois qu`un modèle est construit et va vivre, les gens supposent qu`il continuera de travailler comme d`habitude. Cependant, alors que l`apprentissage machine learning est conçu pour être plus intelligent au fil du temps, les modèles se dégraderont en qualité — et rapidement — sans un flux constant de nouvelles données. Connue sous le nom de dérive de concept, cela signifie que les prédictions offertes par les modèles statiques de machine learning deviennent moins précises et moins utiles, au fur et à mesure que le temps passe. Dans certains cas, cela peut même se produire en quelques jours. Dans de nombreux cas d`utilisation, les clients ou les concurrents qui sont touchés par le nouveau modèle modifieront leur comportement pour contourner ses prédictions. Cela se produit dans les modèles qui prévoient la fraude, les scénarios concurrentiels multi-partis comme les enchères publicitaires en ligne ou algo-Trading, et dans la cybersécurité. Un développement plus récent attaque directement les modèles de machine learning en faussant les entrées afin que les modèles les classent mal. Cela donne lieu à un accent croissant pour modéliser la robustesse contre les adversaires. Ces applications mettent en évidence une autre raison pour laquelle les modèles d`apprentissage automatique se dégradent au fil du temps: le déploiement d`un modèle dans un environnement en direct modifie inévitablement cet environnement et invalide les hypothèses du modèle initial dans le processus. Mais pour le modèle 3, Tesla a introduit une garantie avec une nouvelle garantie de rétention de capacité de batterie de 70%. Mais les véhicules de Tesla ont sans doute un système de gestion thermique de batterie beaucoup plus avancé que le Leaf et les données des premiers véhicules Model S ont été vraiment encourageantes comme nous pouvons le voir ci-dessus. Le schéma d`adhérence-dégradation-déplacement est largement accepté (5, 8).

Aujourd`hui, la structure de la pseudopodes envahissante a été largement élucidée, allant bien au-delà de nos observations simples originales en 1987 que les protéases et les récepteurs chimiotactiques ont été associés à l`actine riches pseudopodes en saillie (10). Les mécanismes de nucléation et d`élongation de l`actine ont été définis plus avant (5). On a élucidé des protéases, des antiprotéases et des molécules d`adhérence supplémentaires (7). Néanmoins, les opinions divergent sur les intégrines et les protéases qui sont essentielles pour traverser les membranes du socle, les matrices interstitielles ou les structures tissulaires telles que les os et les nerfs, dans un cas donné (5). En fait, différentes molécules dans le paradigme en 3 étapes peuvent jouer un rôle en fonction du contexte et de la structure tissulaire qui est envahie.