Ο καθορισμός του εάν ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης είναι κατάλληλα εκπαιδευμένο είναι μια κρίσιμη πτυχή της διαδικασίας ανάπτυξης του μοντέλου. Ενώ η ακρίβεια είναι μια σημαντική μέτρηση (ή ακόμα και μια βασική μέτρηση) για την αξιολόγηση της απόδοσης ενός μοντέλου, δεν είναι ο μοναδικός δείκτης ενός καλά εκπαιδευμένου μοντέλου. Η επίτευξη ακρίβειας άνω του 90% δεν αποτελεί καθολικό όριο για όλες τις εργασίες μηχανικής εκμάθησης. Το αποδεκτό επίπεδο ακρίβειας μπορεί να ποικίλλει ανάλογα με το συγκεκριμένο πρόβλημα που αντιμετωπίζεται.
Η ακρίβεια είναι ένα μέτρο του πόσο συχνά το μοντέλο κάνει σωστές προβλέψεις από όλες τις προβλέψεις που έγιναν. Υπολογίζεται ως ο αριθμός των σωστών προβλέψεων διαιρεμένος με τον συνολικό αριθμό των προβλέψεων. Ωστόσο, η ακρίβεια από μόνη της μπορεί να μην παρέχει μια πλήρη εικόνα της απόδοσης ενός μοντέλου, ειδικά σε περιπτώσεις όπου το σύνολο δεδομένων είναι ανισορροπημένο, πράγμα που σημαίνει ότι υπάρχει σημαντική διαφορά στον αριθμό των παρουσιών κάθε κλάσης.
Εκτός από την ακρίβεια, άλλες μετρήσεις αξιολόγησης όπως η ακρίβεια, η ανάκληση και η βαθμολογία F1 χρησιμοποιούνται συνήθως για την αξιολόγηση της απόδοσης ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης. Η ακρίβεια μετρά το ποσοστό των αληθινών θετικών προβλέψεων από όλες τις θετικές προβλέψεις, ενώ η ανάκληση υπολογίζει το ποσοστό των αληθινών θετικών προβλέψεων από όλες τις πραγματικές θετικές προβλέψεις. Η βαθμολογία F1 είναι η αρμονική μέση ακρίβεια και ανάκληση και παρέχει μια ισορροπία μεταξύ των δύο μετρήσεων.
Είναι απαραίτητο να ληφθούν υπόψη οι ειδικές απαιτήσεις του προβλήματος όταν προσδιορίζεται εάν ένα μοντέλο είναι κατάλληλα εκπαιδευμένο. Για παράδειγμα, σε μια εργασία ιατρικής διάγνωσης, η επίτευξη υψηλής ακρίβειας είναι ζωτικής σημασίας για τη διασφάλιση ακριβών προβλέψεων και την αποφυγή εσφαλμένων διαγνώσεων. Από την άλλη πλευρά, σε ένα σενάριο ανίχνευσης απάτης, η υψηλή ανάκληση μπορεί να είναι πιο σημαντική για την καταγραφή όσο το δυνατόν περισσότερων περιπτώσεων απάτης, ακόμη και με το κόστος ορισμένων ψευδών θετικών στοιχείων.
Επιπλέον, η απόδοση ενός μοντέλου θα πρέπει να αξιολογείται όχι μόνο στα δεδομένα εκπαίδευσης αλλά και σε ένα ξεχωριστό σύνολο δεδομένων επικύρωσης για την αξιολόγηση των δυνατοτήτων γενίκευσής του. Η υπερπροσαρμογή, όπου ένα μοντέλο έχει καλή απόδοση στα δεδομένα εκπαίδευσης αλλά κακώς σε μη ορατά δεδομένα, μπορεί να εντοπιστεί μέσω μετρήσεων επικύρωσης. Τεχνικές όπως η διασταυρούμενη επικύρωση μπορούν να βοηθήσουν στον μετριασμό της υπερβολικής προσαρμογής και να παρέχουν μια πιο ισχυρή αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου.
Ενώ η ακρίβεια είναι βασικός δείκτης της απόδοσης ενός μοντέλου, είναι σημαντικό να ληφθούν υπόψη άλλες μετρήσεις, όπως η ακρίβεια, η ανάκληση και η βαθμολογία F1, καθώς και οι συγκεκριμένες απαιτήσεις του τομέα του προβλήματος. Δεν υπάρχει σταθερό όριο ακρίβειας που να ισχύει καθολικά και η αξιολόγηση ενός μοντέλου θα πρέπει να είναι ολοκληρωμένη, λαμβάνοντας υπόψη διάφορες μετρήσεις και τεχνικές επικύρωσης για να διασφαλιστεί η αποτελεσματικότητά του σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning