Sen määrittäminen, onko koneoppimismalli asianmukaisesti koulutettu, on kriittinen osa mallin kehitysprosessia. Vaikka tarkkuus on tärkeä mittari (tai jopa keskeinen mittari) mallin suorituskyvyn arvioinnissa, se ei ole ainoa hyvin koulutetun mallin mittari. Yli 90 %:n tarkkuuden saavuttaminen ei ole yleinen kynnys kaikille koneoppimistehtäville. Hyväksyttävä tarkkuustaso voi vaihdella käsiteltävän ongelman mukaan.
Tarkkuus on mitta siitä, kuinka usein malli tekee oikeita ennusteita kaikista tehdyistä ennusteista. Se lasketaan jaettuna oikeiden ennusteiden määrällä ennusteiden kokonaismäärällä. Pelkkä tarkkuus ei kuitenkaan välttämättä anna täydellistä kuvaa mallin suorituskyvystä, etenkään tapauksissa, joissa tietojoukko on epätasapainossa, mikä tarkoittaa, että kunkin luokan esiintymien lukumäärässä on merkittävä ero.
Tarkkuuden lisäksi koneoppimismallin suorituskyvyn arvioinnissa käytetään yleisesti muita arviointimittareita, kuten tarkkuus, muistaminen ja F1-pisteet. Tarkkuus mittaa todellisten positiivisten ennusteiden osuuden kaikista positiivisista ennusteista, kun taas palautus laskee todellisten positiivisten ennusteiden osuuden kaikista todellisista positiivisista ennusteista. F1-pisteet ovat tarkkuuden ja muistamisen harmoninen keskiarvo ja tarjoavat tasapainon näiden kahden mittarin välillä.
On olennaista ottaa huomioon kyseessä olevan ongelman erityisvaatimukset määritettäessä, onko malli asianmukaisesti koulutettu. Esimerkiksi lääketieteellisessä diagnoositehtävässä korkean tarkkuuden saavuttaminen on ratkaisevan tärkeää, jotta voidaan varmistaa tarkat ennusteet ja välttää virhediagnoosit. Toisaalta petosten havaitsemisskenaariossa korkea palautus voi olla tärkeämpää, jotta voidaan tallentaa mahdollisimman monta petostapausta, jopa joidenkin väärien tulosten kustannuksella.
Lisäksi mallin suorituskykyä tulisi arvioida harjoitustietojen lisäksi myös erillisellä validointitietojoukolla sen yleistyskyvyn arvioimiseksi. Ylisovitus, jossa malli toimii hyvin harjoitusdatalla mutta huonosti näkymättömällä tiedolla, voidaan havaita validointimittareiden avulla. Tekniikat, kuten ristiinvalidointi, voivat auttaa vähentämään yliasennusta ja tarjoavat luotettavamman arvion mallin suorituskyvystä.
Vaikka tarkkuus on mallin suorituskyvyn avainindikaattori, on tärkeää ottaa huomioon muita mittareita, kuten tarkkuus, muistaminen ja F1-pisteet, sekä ongelma-alueen erityisvaatimukset. Yleisesti pätevälle tarkkuudelle ei ole kiinteää kynnystä, ja mallin arvioinnin tulee olla kattava, ja siinä on otettava huomioon erilaiset mittarit ja validointitekniikat sen tehokkuuden varmistamiseksi tosielämän sovelluksissa.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä