Ugotavljanje, ali je model strojnega učenja pravilno usposobljen, je kritičen vidik procesa razvoja modela. Čeprav je natančnost pomembna metrika (ali celo ključna metrika) pri ocenjevanju uspešnosti modela, ni edini pokazatelj dobro usposobljenega modela. Doseganje natančnosti nad 90 % ni univerzalni prag za vse naloge strojnega učenja. Sprejemljiva raven natančnosti se lahko razlikuje glede na specifično težavo, ki jo obravnavamo.
Natančnost je merilo, kako pogosto model naredi pravilne napovedi iz vseh izvedenih napovedi. Izračuna se kot število pravilnih napovedi, deljeno s skupnim številom napovedi. Vendar pa sama natančnost morda ne bo zagotovila popolne slike delovanja modela, zlasti v primerih, ko je nabor podatkov neuravnotežen, kar pomeni, da obstaja pomembna razlika v številu primerkov vsakega razreda.
Poleg natančnosti se za ocenjevanje uspešnosti modela strojnega učenja običajno uporabljajo tudi druge metrike vrednotenja, kot so natančnost, priklic in rezultat F1. Natančnost meri delež resničnih pozitivnih napovedi od vseh pozitivnih napovedi, medtem ko priklic izračuna delež resničnih pozitivnih napovedi od vseh dejanskih pozitivnih. Rezultat F1 je harmonična sredina natančnosti in priklica ter zagotavlja ravnovesje med obema meritvama.
Pri ugotavljanju, ali je model ustrezno usposobljen, je bistveno upoštevati posebne zahteve obravnavanega problema. Na primer, pri nalogi medicinske diagnoze je doseganje visoke natančnosti ključnega pomena za zagotavljanje natančnih napovedi in preprečevanje napačnih diagnoz. Po drugi strani pa je v scenariju odkrivanja goljufije lahko velik priklic pomembnejši za zajem čim več primerov goljufije, tudi za ceno nekaterih lažno pozitivnih rezultatov.
Poleg tega je treba učinkovitost modela oceniti ne le na podlagi podatkov o usposabljanju, temveč tudi na ločenem naboru podatkov o validaciji, da se ocenijo njegove zmožnosti posploševanja. Prekomerno opremljanje, pri katerem se model dobro obnese na podatkih za usposabljanje, vendar slabo na nevidnih podatkih, je mogoče zaznati z meritvami validacije. Tehnike, kot je navzkrižna validacija, lahko pomagajo ublažiti prekomerno opremljanje in zagotovijo zanesljivejšo oceno delovanja modela.
Medtem ko je natančnost ključni pokazatelj uspešnosti modela, je bistveno upoštevati druge meritve, kot so natančnost, priklic in rezultat F1, kot tudi posebne zahteve problematičnega področja. Ni fiksnega praga za natančnost, ki bi veljal univerzalno, vrednotenje modela pa bi moralo biti celovito, ob upoštevanju različnih metrik in tehnik preverjanja, da se zagotovi njegova učinkovitost v aplikacijah v realnem svetu.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning