Так шли дни, мысли о делах и воспоминания перемежались друг с другом. Погружаясь во всё большие детали и нюансы своих нововведений Майк пришёл к пониманию, что объем предстоящих изменений, казавшийся ему изначально вполне осязаемым, всё больше и больше становился аморфным и бесконечным. Окончательно осознав это, он решил поделиться своими соображениями со Славой, которого после работы решил пригласил поужинать в соседний ресторан, куда они и отправились вдвоем среди недели.
– Слушай, Слава, я должен тебе рассказать одну вещь, возможно, твой совет окажется бесценным…
– Майк, что за долгие вступления, с каких пор ты заделался в дипломаты? – остановил его Святослав, – Давай к делу, ты же знаешь, раньше сядешь, раньше выйдешь.
– Да, Слав, есть такое, стал говорить много слов со всеми этими научными советами, да презентациями. Но я исправлюсь!
– Конечно исправишься, надеюсь этим советом я тебе уже помог и мы наконец можем мирно поесть? – оба засмеялись.
– Да, конечно, извини, приятного аппетита, давай по классике – напои, накорми, а потом вопросы задавай.
Чуть позже в ходе ужина Майк рассказал Святославу о том, как он попробовал провести анализ причинно-следственных связей между предпринятыми ими действиями и полученными результатами, чтобы получить общую картину того, что могло пойти не так, что можно улучшить.
– Знаешь, Майк, я тоже приходил к мыслям о том, чтобы провести некий ретроспективный анализ, даже стал собирать некоторые данные для этого, но вскоре выяснил, что данные есть далеко не по всем модулям и библиотекам, в том виде и качестве, в котором это нужно для какого-либо анализа. – подтвердил недавние сомнения Майка Слава.
– Да, Славка, именно к этому же пришёл и я, и пытался добавить в нужные участки кода дополнительную логику для сбора недостающих данных, но недавно понял, что объем таких изменений непредсказуем.
– Истинно, Майк, так и есть, – ответил Слава.
– Именно в объеме изменений и проблема, – продолжал Майк, – мы наплодили столько всего, что сейчас не можем даже оценить общую картину. Но что абсолютно точно по итогам моих изысканий, это то, что весь код для расчета модели, построения и обучения нейросетей, подготовка тестовых и эталонных выборок в результате всё же даёт результат в виде данных, сгенерированных на текущий момент времени и прогноз на несколько ближайших периодов, с заданным уровнем достоверности.
– И? В этом же и была вся задумка.
– Да, всё верно, я не договорил. Так вот, всё это работает для текущего момента времени, для тестирования и отладки я написал текстовый модуль, который позволяет подтвердить корректность работы всей конструкции и отдельных компонент. Но я обнаружил, что для отдельных компонент полученный результат отличается от ожидаемого при корректности всех остальных показателей. Экспериментируя с тестовыми данными и со смещением по оси времени для тестовых данных мне удалось-таки получить корректный результат для сбойных компонент, и причина сбоя, как я полагаю, как раз в смещении времени, то есть к моменту работы соответствующих модулей в потоке происходит как бы смещение времени.
– Хм, интересная находка. Погоди. Ведь если выявлены, как ты говоришь, сбойные компоненты, так может сосредоточимся на внесении изменений в них, дабы получить по ним более детальную аналитику?
– Да, разумно. – подтвердил Майк.
– Слушай, а как именно ты поступил со временем? – не без интереса спросил Слава.
