В машинном обучении под валидацией модели подразумевается процедура, при которой обученная модель оценивается с помощью набора данных тестирования. Набор данных тестирования - это другой бит аналогичного набора данных, из которого выводится обучающий набор. Основная причина использования набора данных тестирования - это проверка предполагаемой способности подготовленной модели. Проверка модели выполняется после обучения модели. Наряду с обучением модели, проверка модели направлена ​​на поиск идеальной модели с наилучшим исполнением.

Вам нужно будет оценить практически каждую модель, которую вы когда-либо строили. В большинстве (но не во всех) приложениях значительную долю качества модели составляет прогнозный анализ. Таким образом, будет ли прогноз модели близок к тому, что происходит на самом деле. Многие люди совершают огромную ошибку при проведении прогностического анализа. Они делают прогнозы на основе своих данных обучения и сравнивают эти прогнозы с целевыми значениями в данных обучения. Вы увидите проблему с этой методологией и то, как осветить ее через секунду, однако мы должны подумать, как мы это сделаем в первую очередь. Для проверки машинного обучения вы можете следовать процедуре, основанной на методах продвижения модели, поскольку есть разные виды стратегий для создания модели машинного обучения.

Выбор правильного метода валидации также имеет решающее значение для гарантии точности и систематичности метода валидации. Как будто объем данных достаточно огромен, говоря для массового населения, вам может не потребоваться одобрение. Как бы то ни было, на самом деле ситуация разнообразна, поскольку пример или подготовка обучающих данных, над которыми мы работаем, могут не говорить с подлинным образом населения.

Здесь вы должны использовать правильную технику проверки, чтобы проверить свою модель машинного обучения. Тем не менее, существуют различные виды методов проверки, которым вы можете следовать, но при этом убедиться, какой из них является разумным для вашей модели машинного обучения, и помочь вам выполнить эту ответственность прямо и беспристрастно, сделав вашу модель машинного обучения полностью надежной и удовлетворительной в мире искусственного интеллекта.

Методы проверки модели машинного обучения.

Метод проверки удержания

Это считается одним из самых простых методов проверки модели, помогающим вам понять, как ваша модель дает заключения относительно удерживаемого набора. В соответствии с этим методом заданный набор данных меток, созданный с помощью служб аннотации изображений, берутся и распределяется в тестовые и обучающие наборы, а затем подгоняет модель к обучающим данным и предсказывает метки тестового набора.

Часть правильных прогнозов составляет нашу оценку точности прогнозов. Ярлыки известных тестов не используются в процессе прогнозирования. Фактически, эксперты избегают обучать и оценивать модель на одном и том же наборе обучающих данных, что также называется оценкой повторной замены, так как это дает очень оптимистичную систематическую ошибку из-за переобучения.

K-кратный метод перекрестной проверки

По мнению гигантских компаний, работающих над ИИ, перекрестная проверка является еще одним важным методом проверки модели машинного обучения, когда модели машинного обучения оцениваются путем обучения множества моделей машинного обучения на подмножествах доступных входных данных и их оценки на соответствующем подмножестве данных.

В основном этот подход используется для обнаружения переобучения или колебаний обучающих данных, которые выбираются и усваиваются моделью в качестве концепций. Также существует более требовательный подход к перекрестной проверке, включая k-кратную проверку, при которой процесс перекрестной проверки повторяется много раз с различным разделением выборочных данных на K-части.

Метод перекрестной проверки с исключением по одному

Согласно этим методам проверки, машинному обучению, все данные, кроме одной записи, используются для обучения, а эта одна запись используется позже только для тестирования. И если имеется N записей, этот процесс повторяется N раз с привилегией использовать все данные для обучения и тестирования. Хотя этот метод сравнительно дорогостоящий, поскольку обычно требует построения множества моделей, количество которых равно размеру обучающей выборки.

Согласно этой методике, частота ошибок модели почти равна средней частоте ошибок каждого повторения. Оценка, полученная этим методом, хороша, но на первый взгляд кажется, что ее очень дорого вычислить. К счастью, неопытный ученик может очень легко делать LOO-прогнозы, как и другие регулярные прогнозы. Это один из лучших способов оценки моделей, поскольку он требует не больше времени, чем вычисление остаточных ошибок, экономя время и затраты на эволюцию.

Метод проверки случайной подвыборки

Компании, предлагающие услуги проверки алгоритмов машинного обучения, также используют этот метод для оценки моделей. В соответствии с этим методом данные случайным образом разделяются на несвязные обучающие и тестовые наборы несколько раз, что означает, что несколько наборов данных случайным образом выбираются из набора данных и объединяются для формирования набора тестовых данных, в то время как оставшиеся данные образуют набор обучающих данных.

Точности, полученные для каждого раздела, усредняются, а частота ошибок модели - это среднее значение частоты ошибок каждой итерации. Преимущество метода случайной подвыборки заключается в том, что его можно повторять неограниченное количество раз.

Метод проверки начальной загрузки ML

Самостоятельная загрузка - это еще один полезный метод проверки модели машинного обучения, который может работать в различных ситуациях, таких как оценка производительности прогнозирующей модели, методы ансамбля или оценка смещения и дисперсии модели.

В соответствии с этим методом набор данных для обучения машинному обучению выбирается случайным образом с заменой, а оставшиеся наборы данных, которые не были выбраны для обучения, используются для тестирования. Частота ошибок модели - это среднее значение частоты ошибок каждой итерации, поскольку, в отличие от K-кратной перекрестной проверки, значение, вероятно, изменится от кратного к кратному во время процесса проверки.

Подведение итогов

Помимо этих наиболее широко используемых методов проверки моделей, инженеры по машинному обучению используют метод обучения и тестирования, запуск моделирования модели искусственного интеллекта и механизм переопределения для оценки ожиданий модели. В любом случае эта философия подходит для крупного бизнеса, гарантируя, что фреймворки ИИ предоставляют правильный выбор. По сути, этот метод используется для служб проверки вычислений ИИ, и становится все труднее найти лучшие подходы к качественной и примечательной точности подготовки и поддержки этих структур, сохраняя при этом стратегическое расстояние от недружелюбного воздействия на людей, выполнение бизнеса и бренд. известность организаций.