Zjištění, zda je model strojového učení správně natrénován, je kritickým aspektem procesu vývoje modelu. I když je přesnost důležitou metrikou (nebo dokonce klíčovou metrikou) při hodnocení výkonu modelu, není jediným ukazatelem dobře trénovaného modelu. Dosažení přesnosti nad 90 % není univerzální hranicí pro všechny úlohy strojového učení. Přijatelná úroveň přesnosti se může lišit v závislosti na konkrétním řešeném problému.
Přesnost je měřítkem toho, jak často model vytváří správné předpovědi ze všech provedených předpovědí. Vypočítá se jako počet správných předpovědí dělený celkovým počtem předpovědí. Samotná přesnost však nemusí poskytnout úplný obrázek o výkonu modelu, zejména v případech, kdy je soubor dat nevyvážený, což znamená, že existuje významný rozdíl v počtu instancí každé třídy.
Kromě přesnosti se k posouzení výkonnosti modelu strojového učení běžně používají další metriky hodnocení, jako je přesnost, zapamatování a skóre F1. Přesnost měří podíl skutečně pozitivních předpovědí ze všech pozitivních předpovědí, zatímco funkce vyvolání vypočítává podíl skutečně pozitivních předpovědí ze všech skutečných pozitivních předpovědí. Skóre F1 je harmonický průměr přesnosti a vyvolání a poskytuje rovnováhu mezi těmito dvěma metrikami.
Při určování, zda je model správně vyškolen, je nezbytné vzít v úvahu specifické požadavky daného problému. Například při lékařské diagnostice je dosažení vysoké přesnosti klíčové pro zajištění přesných předpovědí a zamezení chybných diagnóz. Na druhou stranu ve scénáři odhalování podvodů může být vysoká míra zpětného odběru důležitější pro zachycení co největšího počtu podvodných případů, a to i za cenu některých falešných poplachů.
Kromě toho by výkonnost modelu měla být hodnocena nejen na trénovacích datech, ale také na samostatném souboru validačních dat, aby bylo možné posoudit jeho schopnosti zobecnění. Overfitting, kdy model funguje dobře na trénovacích datech, ale špatně na neviditelných datech, lze detekovat pomocí ověřovacích metrik. Techniky, jako je křížová validace, mohou pomoci zmírnit nadměrné vybavení a poskytnout robustnější hodnocení výkonu modelu.
Zatímco přesnost je klíčovým ukazatelem výkonu modelu, je nezbytné vzít v úvahu další metriky, jako je přesnost, zapamatovatelnost a skóre F1, stejně jako specifické požadavky problémové domény. Neexistuje žádná pevná hranice přesnosti, která by platila univerzálně, a hodnocení modelu by mělo být komplexní a mělo by brát v úvahu různé metriky a ověřovací techniky, aby byla zajištěna jeho účinnost v aplikacích v reálném světě.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning