Utvrđivanje je li model strojnog učenja pravilno obučen ključni je aspekt procesa razvoja modela. Iako je točnost važna metrika (ili čak ključna metrika) u procjeni izvedbe modela, ona nije jedini pokazatelj dobro obučenog modela. Postizanje točnosti iznad 90% nije univerzalni prag za sve zadatke strojnog učenja. Prihvatljiva razina točnosti može varirati ovisno o specifičnom problemu koji se rješava.
Točnost je mjera koliko često model pravi točna predviđanja od svih napravljenih predviđanja. Izračunava se kao broj točnih predviđanja podijeljen s ukupnim brojem predviđanja. Međutim, sama točnost možda neće dati potpunu sliku performansi modela, posebno u slučajevima kada je skup podataka neuravnotežen, što znači da postoji značajna razlika u broju instanci svake klase.
Osim točnosti, druge metrike procjene kao što su preciznost, prisjećanje i rezultat F1 obično se koriste za procjenu izvedbe modela strojnog učenja. Preciznost mjeri udio pravih pozitivnih predviđanja od svih pozitivnih predviđanja, dok prisjećanje izračunava udio pravih pozitivnih predviđanja od svih stvarnih pozitivnih predviđanja. F1 rezultat je harmonijska sredina preciznosti i prisjećanja i osigurava ravnotežu između dvaju pokazatelja.
Bitno je uzeti u obzir specifične zahtjeve problema pri određivanju je li model pravilno obučen. Na primjer, u zadatku medicinske dijagnoze, postizanje visoke točnosti ključno je za osiguranje točnih predviđanja i izbjegavanje pogrešnih dijagnoza. S druge strane, u scenariju otkrivanja prijevare, visoko prisjećanje može biti važnije za hvatanje što je moguće više slučajeva prijevare, čak i po cijenu nekih lažno pozitivnih rezultata.
Nadalje, izvedbu modela treba procijeniti ne samo na podacima o obuci, već i na zasebnom validacijskom skupu podataka kako bi se procijenile njegove sposobnosti generalizacije. Prekomjerno opremanje, gdje model ima dobre rezultate na podacima za obuku, ali loše na nevidljivim podacima, može se otkriti pomoću metrike provjere valjanosti. Tehnike kao što je unakrsna provjera valjanosti mogu pomoći u ublažavanju prekomjernog opremanja i pružiti robusniju procjenu izvedbe modela.
Dok je točnost ključni pokazatelj izvedbe modela, bitno je uzeti u obzir druge metrike kao što su preciznost, prisjećanje i F1 rezultat, kao i specifične zahtjeve domene problema. Ne postoji fiksni prag za točnost koji se primjenjuje univerzalno, a procjena modela treba biti sveobuhvatna, uzimajući u obzir različite metrike i tehnike provjere valjanosti kako bi se osigurala njegova učinkovitost u stvarnim aplikacijama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)