Annak meghatározása, hogy egy gépi tanulási modell megfelelően képzett-e, a modellfejlesztési folyamat kritikus szempontja. Bár a pontosság fontos mérőszám (vagy akár kulcsfontosságú mérőszám) egy modell teljesítményének értékelésében, nem ez az egyetlen mutatója a jól képzett modellnek. A 90% feletti pontosság elérése nem minden gépi tanulási feladat univerzális küszöbértéke. Az elfogadható pontossági szint a kezelendő konkrét problémától függően változhat.
A pontosság annak mértéke, hogy a modell milyen gyakran tesz helyes előrejelzéseket az összes előrejelzésből. Kiszámítása a helyes előrejelzések számának és az előrejelzések teljes számának a hányadosa. Előfordulhat azonban, hogy a pontosság önmagában nem ad teljes képet a modell teljesítményéről, különösen olyan esetekben, amikor az adatkészlet kiegyensúlyozatlan, ami azt jelenti, hogy az egyes osztályok példányszámában jelentős különbségek vannak.
A gépi tanulási modell teljesítményének értékelésére a pontosságon túlmenően más értékelési mérőszámokat is használnak, mint például a pontosság, a visszahívás és az F1 pontszám. A pontosság a valódi pozitív előrejelzések arányát méri az összes pozitív előrejelzéshez képest, míg a visszahívás kiszámítja a valódi pozitív előrejelzések arányát az összes tényleges pozitívhoz képest. Az F1 pontszám a pontosság és a visszahívás harmonikus átlaga, és egyensúlyt biztosít a két mérőszám között.
Alapvetően fontos figyelembe venni a szóban forgó probléma speciális követelményeit annak meghatározásakor, hogy egy modell megfelelően képzett-e. Például egy orvosi diagnosztikai feladatnál a nagy pontosság elérése kulcsfontosságú a pontos előrejelzések biztosításához és a téves diagnózisok elkerüléséhez. Másrészt csalásfelderítési forgatókönyv esetén a magas visszahívás fontosabb lehet, hogy a lehető legtöbb csalás esetét rögzítsük, még ha néhány téves eredmény árán is.
Továbbá egy modell teljesítményét nem csak a betanítási adatokon kell értékelni, hanem egy külön validációs adatkészleten is, hogy felmérjük a modell általánosítási képességeit. A túlillesztés, amikor a modell jól teljesít a betanítási adatokon, de gyengén teljesít a nem látott adatokon, érvényesítési metrikák segítségével észlelhető. Az olyan technikák, mint a keresztellenőrzés, segíthetnek csökkenteni a túlillesztést, és megbízhatóbb értékelést nyújthatnak a modell teljesítményéről.
Míg a pontosság a modell teljesítményének kulcsfontosságú mutatója, alapvető fontosságú, hogy más mérőszámokat is figyelembe vegyünk, például a pontosságot, a visszahívást és az F1-es pontszámot, valamint a problémakör specifikus követelményeit. A pontosságnak nincs fix, univerzálisan érvényes küszöbe, és a modell értékelésének átfogónak kell lennie, figyelembe véve a különböző mérőszámokat és validációs technikákat, hogy biztosítsa a valós alkalmazásokban való hatékonyságát.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben