УДК 004

Анализ робастной модели как эффективного инструмента обработки информации

Бажанова Галина Андреевна – студент Московского технического университета связи и информатики.

Аннотация: Повсеместное развитие и интеграция информационных технологий приводит к непрерывно-увеличивающемуся объему данных, требующего использования эффективных инструментов по его обработке. Одним из наиболее инновационных инструментов для решения данных задач является робастная модель. Основной целью представленной статьи является выполнение анализа относительно использования робастных моделей в качестве инструмента для работы с большим объемом информации. Научная ценность статьи состоит в одной из первых работ по систематизации и обобщению информации относительно использования робастных моделей при решении задач в современном мире.

Ключевые слова: Робастная модель, информация, информационные технологии, устойчивость, обработка информации.

Одним из итогов развития информационных технологий и необходимости анализа большого количества данных стало появление искусственного интеллекта и машинного обучения [1]. Однако в современных реалиях не каждая модель машинного обучения способна справиться и обеспечить эффективную работу с большими объемами информации, которые могут иметь зашумленные данные. Именно для решения данной проблемы начинает популяризироваться развитие, разработка и использование робастных моделей.

Робастная модель представляет собой модель, обладающую высокой устойчивостью к выбросам и шумам в данных. Именно посредством нее можно получить возможность эффективной работы в условиях неопределенности, а также обеспечить надежность и стабильность системы [2]. Важно отметить, что в отличие от иных моделей, робастная модель не прекращает работу или выдает неправильные результаты при обработке неточной информации. Нахождение оптимальных решений основывается на хорошо структурированных данных и возможности компенсации возможных ошибок.

Робастная модель как инструмент обработки информации имеет ряд ключевых характеристик, которые делают ее незаменимой в условиях неопределенности и сложности данных. В первую очередь, такая модель имеет высокую устойчивость к выбросам (способна отличить значения, сильно отличающиеся от остальных данных) [3]. Второй особенностью является низкая чувствительность, на основе чего модель имеет возможность эффективности обрабатывать и анализировать данные с высоким уровнем шума. Третий и самый главный фактор – это возможность обеспечения максимальной эффективности работы в условиях больших объемов информации. Это, в свою очередь, делает ее наиболее эффективным инструментом обработки информации.

Робастные модели достигают этого путем применения различных методов, таких как: медианная фильтрация (вместо использования среднего значения, робастная модель может использовать медиану для оценки центральной тенденции данных. Медиана устойчива к выбросам, поскольку она не зависит от экстремальных значений); робастные оценки (модели используют специальные статистические методы для получения робастных оценок параметров модели [4]. Эти оценки могут быть менее чувствительными к выбросам и шуму); методы отбора признаков (робастные модели могут использовать методы отбора признаков, которые исключают выбросы и шумовые признаки из анализа, чтобы улучшить общую производительность модели); использование непараметрических методов (модели могут использовать непараметрические методы, которые не полагаются на конкретные модели или распределения данных [5]. Они могут обнаруживать и устранять выбросы и шум, а также применяться для аппроксимации функций и построения прогнозов).

Робастная модель используется для обработки информации с целью учета возможных выбросов, ошибок или несоответствий в данных. Она позволяет сделать более надежные и устойчивые выводы, даже при наличии неточностей или аномалий в исходных данных. В отличие от стандартных моделей, робастная модель обычно использует статистические методы, которые принимают во внимание выбросы и особенности датасета. Она может использоваться в различных областях, где данные могут содержать выбросы или неоднородности, например, в экономике, финансах, медицине или анализе социальных данных.

Одним из примеров робастной модели в статистике является М-оценка (M-estimation). Она используется для оценки параметров модели, при этом минимизируется функция ошибки, но с учетом весов, которые учитывают наличие выбросов или несоответствий в данных. Это позволяет получить более устойчивые и адаптивные оценки параметров [6]. Другой пример робастной модели - это алгоритм Хабера (Huber loss), который используется в машинном обучении для обучения модели на данных, содержащих выбросы. Алгоритм Хабера применяет функцию потерь, которая является комбинацией квадратичной функции потерь для ближайших точек и линейной функции потерь для удаленных точек. Это позволяет устойчиво оценивать параметры модели и снизить влияние выбросов на результаты.

Таким образом, основной целью представленной статьи являлось выполнение анализа относительно использования робастных моделей для обработки информации. В результате работы определена актуальность и необходимость использования данных моделей при решении современных задач. Рассмотрен принцип работы и основные преимущества и робастных моделей, которые определяют их в качестве наиболее эффективного инструмента для работы с информацией на сегодняшний день. В заключение необходимо отметить, что использование робастной модели может помочь в обработке информации, когда данные имеют выбросы, выбивающиеся значения или другие статистические аномалии. Они позволяют получить более надежные и адаптивные результаты, учитывая особенности и несовершенства данных.

Список литературы

Алексеев М.А., Алексеев Е.Е., Фрейдина Е.В., Тропин А.А. Параметрическая робастность как технологический и финансовый механизм управления экономическими системами // Вестник НГУЭУ. 2019. №4. С. 143-160.
Червяков А.А., Никульчев Е.В. Робастное интервальное прогнозирование временных рядов // International Journal of Open Information Technologies. 2023. №4. С. 122-128.
Горяинов В.Б., Горяинова Е.Р. Сравнительный анализ качества робастных модификаций метода главных компонент при сжатии коррелированных данных // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Естественные науки. 2021. №3 (96). С. 23-45.
Алексеев М.А., Фрейдина Е.В., Глинский В.В., Серга Л.К. Генерация и рецепция информационной составляющей робастного управления социально-экономическими системами // Вестник НГУЭУ. 2022. №1. С. 8-30.
Нгуен Х.Т., Жиленков А.А., Данг Б.Х. Методы синтеза управления разномасштабными процессами с прогнозирующими моделями при неполной информации // Computational nanotechnology. 2020. №1. С. 52-56.
Пивоварова К.Г. Управление качеством метизной продукции на основе робастного параметрического проектирования // Вестник МГТУ им. Г. И. Носова. 2021. №3. С. 84-89.