Modeļa izstrādes procesa kritisks aspekts ir noteikšana, vai mašīnmācīšanās modelis ir pareizi apmācīts. Lai gan precizitāte ir svarīgs rādītājs (vai pat galvenais rādītājs), novērtējot modeļa veiktspēju, tas nav vienīgais labi apmācīta modeļa rādītājs. Precizitātes sasniegšana virs 90% nav universāls slieksnis visiem mašīnmācīšanās uzdevumiem. Pieņemamais precizitātes līmenis var atšķirties atkarībā no konkrētās problēmas, kas tiek risināta.
Precizitāte ir mērs, cik bieži modelis veic pareizas prognozes no visām prognozēm. To aprēķina, pareizo prognožu skaitu dala ar kopējo prognožu skaitu. Tomēr precizitāte vien var nesniegt pilnīgu priekšstatu par modeļa veiktspēju, jo īpaši gadījumos, kad datu kopa ir nelīdzsvarota, kas nozīmē, ka katras klases gadījumu skaits ievērojami atšķiras.
Papildus precizitātei, lai novērtētu mašīnmācīšanās modeļa veiktspēju, parasti tiek izmantoti arī citi novērtēšanas rādītāji, piemēram, precizitāte, atsaukšana un F1 rezultāts. Precizitāte mēra patieso pozitīvo prognožu īpatsvaru no visām pozitīvajām prognozēm, savukārt atsaukšana aprēķina patieso pozitīvo prognožu daļu no visām faktiskajām pozitīvajām prognozēm. F1 rādītājs ir precizitātes un atsaukšanas harmoniskais vidējais rādītājs, un tas nodrošina līdzsvaru starp abiem rādītājiem.
Nosakot, vai modelis ir pareizi apmācīts, ir svarīgi ņemt vērā konkrētās problēmas prasības. Piemēram, medicīniskās diagnostikas uzdevumā augstas precizitātes sasniegšana ir ļoti svarīga, lai nodrošinātu precīzas prognozes un izvairītos no nepareizas diagnozes. No otras puses, krāpšanas atklāšanas scenārijā liela nozīme var būt daudz svarīgākam, lai fiksētu pēc iespējas vairāk krāpniecisku gadījumu, pat uz dažu viltus pozitīvu rezultātu rēķina.
Turklāt modeļa veiktspēja ir jānovērtē ne tikai pēc apmācības datiem, bet arī ar atsevišķu validācijas datu kopu, lai novērtētu tā vispārināšanas iespējas. Pārmērīgu pielāgošanu, kad modelis labi darbojas apmācības datos, bet slikti ar neredzamiem datiem, var noteikt, izmantojot validācijas metriku. Tādas metodes kā savstarpēja validācija var palīdzēt mazināt pārmērīgu uzstādīšanu un nodrošināt precīzāku modeļa veiktspējas novērtējumu.
Lai gan precizitāte ir galvenais modeļa veiktspējas rādītājs, ir svarīgi ņemt vērā citus rādītājus, piemēram, precizitāti, atsaukšanu un F1 rezultātu, kā arī problēmas jomas īpašās prasības. Precizitātei nav fiksēta sliekšņa, kas būtu piemērojams vispārēji, un modeļa novērtējumam jābūt visaptverošam, ņemot vērā dažādus rādītājus un validācijas metodes, lai nodrošinātu tā efektivitāti reālās pasaules lietojumos.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning