Determinarea dacă un model de învățare automată este pregătit corespunzător este un aspect critic al procesului de dezvoltare a modelului. Deși acuratețea este o măsură importantă (sau chiar o măsură cheie) în evaluarea performanței unui model, nu este singurul indicator al unui model bine pregătit. Atingerea unei acuratețe de peste 90% nu este un prag universal pentru toate sarcinile de învățare automată. Nivelul acceptabil de precizie poate varia în funcție de problema specifică abordată.
Precizia este o măsură a frecvenței cu care modelul face predicții corecte din toate predicțiile făcute. Se calculează ca numărul de predicții corecte împărțit la numărul total de predicții. Cu toate acestea, precizia singură poate să nu ofere o imagine completă a performanței unui model, mai ales în cazurile în care setul de date este dezechilibrat, ceea ce înseamnă că există o diferență semnificativă în numărul de instanțe ale fiecărei clase.
Pe lângă acuratețe, alte valori de evaluare, cum ar fi precizia, reamintirea și scorul F1, sunt utilizate în mod obișnuit pentru a evalua performanța unui model de învățare automată. Precizia măsoară proporția de predicții pozitive adevărate din toate predicțiile pozitive, în timp ce recall calculează proporția de predicții pozitive adevărate din toate predicțiile pozitive reale. Scorul F1 este media armonică a preciziei și a reamintirii și oferă un echilibru între cele două valori.
Este esențial să se ia în considerare cerințele specifice ale problemei în cauză atunci când se determină dacă un model este antrenat corespunzător. De exemplu, într-o sarcină de diagnostic medical, obținerea unei precizii ridicate este crucială pentru a asigura predicții precise și pentru a evita diagnosticele greșite. Pe de altă parte, într-un scenariu de detectare a fraudei, o reamintire ridicată poate fi mai importantă pentru a captura cât mai multe cazuri frauduloase, chiar și cu prețul unor rezultate false pozitive.
În plus, performanța unui model ar trebui evaluată nu numai pe baza datelor de antrenament, ci și pe un set de date de validare separat pentru a evalua capacitățile sale de generalizare. Supraadaptarea, în cazul în care un model funcționează bine pe datele de antrenament, dar slab pe datele nevăzute, poate fi detectată prin valorile de validare. Tehnici precum validarea încrucișată pot ajuta la atenuarea supraajustării și pot oferi o evaluare mai solidă a performanței modelului.
Deși acuratețea este un indicator cheie al performanței unui model, este esențial să se ia în considerare alte valori, cum ar fi precizia, reamintirea și scorul F1, precum și cerințele specifice ale domeniului problemei. Nu există un prag fix de precizie care să se aplice universal, iar evaluarea unui model ar trebui să fie cuprinzătoare, ținând cont de diverse metrici și tehnici de validare pentru a asigura eficacitatea acestuia în aplicațiile din lumea reală.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning