Uw projectdoel is om de voorspellingsnauwkeurigheid met 10% te verhogen. Bij het maken van een weloverwogen keuze voor een machine learning modelarchitectuur moet u rekening houden met verschillende beperkingen en prestatiekenmerken. Hier volgt een overzicht van belangrijke overwegingen: Beperkingen: 1. GPU-geheugenbeperkingen: - Sommige complexe modellen, zoals diepe neurale netwerken (bijvoorbeeld Transformers of diepe CNN’s), vereisen veel GPU-geheugen. - Beperkt GPU-geheugen kan het gebruik van zeer grote modellen of uitgebreide batchgroottes beperken. 2. Rekenbronnen: - Beschikbaarheid van GPU’s of andere hardware bepaalt de mogelijkheid tot trainen en inferentie van grote of complexe modellen. 3. Latentie: - Voor real-time of latency-gevoelige toepassingen moet het model snel kunnen voorspellen. - Sommige modellen (bijvoorbeeld diepe netwerken) kunnen traag zijn in inferentie. 4. Modelcomplexiteit: - Complexe modellen kunnen meer gegevens en tuning vereisen en kunnen moeilijker te interpreteren zijn. Prestatiekenmerken van verschillende architecturen: 1. Traditionele Machine Learning Modellen (bijv. Random Forest, Gradient Boosting): - Nauwkeurigheid: Vaak zeer goed voor gestructureerde data; kan gemakkelijk een 10% verbetering bereiken afhankelijk van de baseline. - Interpretatie: Gemakkelijk te interpreteren (bijvoorbeeld feature importance). - Snelheid: Relatief snel in training en inferentie, vooral bij kleinere datasets. - Beperkingen: Kan moeite hebben met zeer grote of complexe patronen. 2. Diepe Neurale Netwerken (bijvoorbeeld DNN’s, CNN’s voor beelddata, RNN’s voor sequentiegegevens): - Nauwkeurigheid: Potentieel om significante verbeteringen te bieden, vooral bij grote en complexe datasets. - Interpretatie: Vaak moeilijk te interpreteren; vereist technieken zoals explainability methods. - Snelheid: Inferentie kan traag zijn, vooral op hardware met beperkte GPU-geheugen. - Beperkingen: Hoge rekenkosten en geheugenvereisten. 3. Geavanceerde Architecturen (Transformers, Autoencoders): - Nauwkeurigheid: Kan verdere verbeteringen bieden, vooral bij grote datasets en complexe taken. - Interpretatie: Nog moeilijker te interpreteren. - Snelheid en geheugen: Vereisen grote GPU-geheugen en rekenkracht, kunnen trage inferentie hebben. Samenvatting: - Als snelheid en interpretatie belangrijk zijn en de data niet te complex, zijn eenvoudige modellen zoals Random Forest of Gradient Boosting geschikt. - Voor maximale nauwkeurigheid en complexe patronen kunnen diepe netwerken betere resultaten bieden, maar rekening houdend met GPU-geheugen en inferentietijd. - Bij GPU-beperkingen moet u mogelijk kiezen voor modellen met minder parameters, of technieken zoals modelcompressie en pruning toepassen. Aanbeveling: - Begin met een baseline model (bijvoorbeeld gradient boosting) om een referentie te bepalen. - Evalueer de complexiteit van uw data en de beschikbare hardware. - Overweeg een diep neural network als de hardware het toelaat en de data complex is, en u de maximale nauwkeurigheid wenst. - Zorg voor een goede balans tussen verwachtte nauwkeurigheidstoename en praktische beperkingen zoals snelheid en geheugen. Heeft u meer specifieke gegevens over uw data of hardware? Dan kan ik gerichter adviseren.

Hier is een overzicht van machine learning modelarchitecturen afgestemd op jouw projectdoelen en beperkingen: ### Kernoverwegingen voor Jouw Project - **Doel**: 10% nauwkeurigheidstoename (t.o.v. huidige baseline) - **Belangrijkste beperking**: GPU-geheugen - **Secundaire factoren**: Snelheid (training/inferentie) en interpretatie ### Architectuurvergelijking **1. Traditionele ML-modellen (bijv. XGBoost/Random Forest)** - **Nauwkeurigheid**: Goed voor gestructureerde data, maar plateau rond 3-7% verbetering - **Interpretatie**: Uitstekend (feature importance, partial dependence plots) - **Snelheid**: Zeer snel training/inferentie, minimale GPU-belasting - **GPU-gebruik**: Verwaarloosbaar - **Aanbeveling**: Startpunt voor baseline, niet geschikt voor 10% doel met complexe data **2. Convolutionele Neural Networks (CNN's)** - **Nauwkeurigheid**: +8-15% mogelijk bij beeld/spatiële data - **Interpretatie**: Matig (Grad-CAM, feature visualisatie) - **Snelheid**: Training: GPU-intensief; Inferentie: snel met optimalisatie - **GPU-gebruik**: Hoog (batch size aanpassing nodig voor geheugenbeperking) - **Optimalisaties**: Mixed precision, model pruning, kleinere backbone (bijv. EfficientNet) **3. Recurrent Neural Networks (LSTM/GRU)** - **Nauwkeurigheid**: +5-12% voor sequentiële/tijdreeksdata - **Interpretatie**: Laag (complexe temporele relaties) - **Snelheid**: Training: matig GPU-intensief; Inferentie: latentie door sequentiële verwerking - **GPU-gebruik**: Variabel (afhankelijk van sequence length) **4. Transformer Architecture** - **Nauwkeurigheid**: +10-20% mogelijk (state-of-the-art bij veel taken) - **Interpretatie**: Zeer laag (complexe attention-mechanismen) - **Snelheid**: Training: zeer GPU-intensief; Inferentie: variabel - **GPU-gebruik**: Zeer hoog (attention quadratic complexity) - **Aanpassingen**: Sparse attention, model distillation, linear transformers **5. Ensemble Methods** - **Nauwkeurigheid**: +5-10% door diverse modellen te combineren - **Interpretatie**: Matig (ensemble specifieke technieken) - **Snelheid**: Training: hoog (meerdere modellen); Inferentie: trager - **GPU-gebruik**: Vermenigvuldigd per model in ensemble ### Aanbevolen Strategie Gegeven GPU-Beperkingen **Fase 1: Lightweight Experimenten** - Begin met EfficientNet-B0 (voor beeld) of DistilBERT (voor tekst) - Gradient accumulation gebruiken voor effectievere GPU-benutting - Mixed precision training implementeren **Fase 2: Geavanceerde Technieken** - Knowledge distillation: groot model → klein model - Neural Architecture Search (NAS) binnen GPU-budget - Transfer learning met voorgetrainde modellen **Praktische Tips voor GPU-Beperkingen** - Batch size verlagen + gradient accumulation - Model pruning en quantisatie - Memory-efficient optimizers (bijv. Adafactor) - Gradient checkpointing voor grotere modellen ### Conclusie Voor 10% nauwkeurigheidswinst binnen GPU-limieten: 1. **Beelddata**: EfficientNet met slimme optimalisatie 2. **Tekstdata**: DistilBERT/ TinyBERT met careful fine-tuning 3. **Tabulaire data**: Gradient Boosting + neural networks ensemble De grootste winst zal waarschijnlijk komen van **transfer learning** met voorgetrainde modellen die zijn geoptimaliseerd voor jouw specifieke datatype, gecombineerd met GPU-geheugentechnieken zoals mixed precision training.