Selle kindlaksmääramine, kas masinõppemudel on korralikult koolitatud, on mudeli arendusprotsessi kriitiline aspekt. Kuigi täpsus on mudeli toimivuse hindamisel oluline mõõdik (või isegi põhinäitaja), ei ole see hästi koolitatud mudeli ainus näitaja. Üle 90% täpsuse saavutamine ei ole kõigi masinõppeülesannete jaoks universaalne lävi. Vastuvõetav täpsusaste võib varieeruda sõltuvalt konkreetsest lahendatavast probleemist.
Täpsus näitab, kui sageli teeb mudel kõigist tehtud ennustustest õigeid ennustusi. See arvutatakse õigete ennustuste arvu jagamisel ennustuste koguarvuga. Kuid täpsus üksi ei pruugi anda täielikku pilti mudeli toimivusest, eriti juhtudel, kui andmestik on tasakaalustamata, mis tähendab, et iga klassi esinemisjuhtude arv erineb märkimisväärselt.
Lisaks täpsusele kasutatakse masinõppemudeli toimivuse hindamiseks tavaliselt ka muid hindamismõõdikuid, nagu täpsus, meeldetuletus ja F1-skoor. Täpsus mõõdab tõeste positiivsete ennustuste osakaalu kõigist positiivsetest prognoosidest, tagasikutsumine aga arvutab tõeliste positiivsete ennustuste osa kõigist tegelikest positiivsetest. F1 skoor on täpsuse ja meeldetuletuse harmooniline keskmine ning annab tasakaalu kahe mõõdiku vahel.
Mudeli nõuetekohase väljaõppe kindlakstegemisel on oluline arvestada konkreetse probleemiga seotud nõudeid. Näiteks meditsiinilise diagnoosimise ülesande puhul on suure täpsuse saavutamine ülioluline, et tagada täpsed prognoosid ja vältida valediagnoose. Teisest küljest võib pettuse tuvastamise stsenaariumi korral olla suurem tagasikutsumine olulisem, et tabada võimalikult palju pettusjuhtumeid, isegi mõne valepositiivse tulemuse hinnaga.
Lisaks tuleks mudeli toimivust hinnata mitte ainult koolitusandmete, vaid ka eraldi valideerimisandmestiku põhjal, et hinnata selle üldistusvõimet. Valideerimismõõdikute abil saab tuvastada ülepaigutamist, kus mudel toimib treeningandmete puhul hästi, kuid nähtamatutel andmetel halvasti. Sellised meetodid nagu ristvalideerimine võivad aidata leevendada ülepaigutamist ja anda mudeli jõudlusele täpsema hinnangu.
Kuigi täpsus on mudeli jõudluse põhinäitaja, on oluline arvestada ka muude mõõdikutega, nagu täpsus, tagasikutsumine ja F1-skoor, samuti probleemvaldkonna spetsiifilised nõuded. Täpsusel ei ole fikseeritud üleüldist künnist ning mudeli hindamine peaks olema kõikehõlmav, võttes arvesse erinevaid mõõdikuid ja valideerimistehnikaid, et tagada selle tõhusus reaalsetes rakendustes.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Veel küsimusi ja vastuseid:
- Väli: Tehisintellekt
- programm: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (minge sertifitseerimisprogrammi)
- Õppetund: Sissejuhatus (minge seotud õppetundi)
- Teema: Mis on masinõpe (minge seotud teema juurde)