Určenie, či je model strojového učenia správne natrénovaný, je kritickým aspektom procesu vývoja modelu. Aj keď je presnosť dôležitou metrikou (alebo dokonca kľúčovou metrikou) pri hodnotení výkonu modelu, nie je jediným ukazovateľom dobre trénovaného modelu. Dosiahnutie presnosti nad 90 % nie je univerzálnou hranicou pre všetky úlohy strojového učenia. Prijateľná úroveň presnosti sa môže líšiť v závislosti od konkrétneho problému, ktorý sa rieši.
Presnosť je mierou toho, ako často model robí správne predpovede zo všetkých predpovedí. Vypočíta sa ako počet správnych predpovedí vydelený celkovým počtom predpovedí. Samotná presnosť však nemusí poskytnúť úplný obraz o výkonnosti modelu, najmä v prípadoch, keď je súbor údajov nevyvážený, čo znamená, že existuje významný rozdiel v počte výskytov každej triedy.
Okrem presnosti sa na hodnotenie výkonnosti modelu strojového učenia bežne používajú aj ďalšie hodnotiace metriky, ako je presnosť, spomínanie a skóre F1. Presnosť meria podiel skutočne pozitívnych predpovedí zo všetkých pozitívnych predpovedí, zatiaľ čo funkcia spätného získavania vypočítava podiel skutočne pozitívnych predpovedí zo všetkých skutočných pozitívnych. Skóre F1 je harmonickým priemerom presnosti a vybavovania a poskytuje rovnováhu medzi týmito dvoma metrikami.
Pri určovaní, či je model správne vyškolený, je nevyhnutné zvážiť špecifické požiadavky daného problému. Napríklad pri úlohe lekárskej diagnostiky je dosiahnutie vysokej presnosti kľúčové na zabezpečenie presných predpovedí a vyhnutie sa chybným diagnózam. Na druhej strane, v scenári odhaľovania podvodov môže byť vysoká miera spätného získavania údajov dôležitejšia na zachytenie čo najväčšieho počtu podvodných prípadov, a to aj za cenu niektorých falošných poplachov.
Okrem toho by sa výkonnosť modelu mala hodnotiť nielen na trénovacích údajoch, ale aj na samostatnom súbore overovacích údajov, aby sa posúdili jeho schopnosti zovšeobecnenia. Overfitting, keď model funguje dobre na tréningových údajoch, ale slabo na neviditeľných údajoch, možno zistiť pomocou overovacích metrík. Techniky, ako je krížová validácia, môžu pomôcť zmierniť nadmernú montáž a poskytnúť robustnejšie hodnotenie výkonu modelu.
Aj keď je presnosť kľúčovým ukazovateľom výkonnosti modelu, je nevyhnutné vziať do úvahy ďalšie metriky, ako je presnosť, zapamätanie a skóre F1, ako aj špecifické požiadavky problémovej domény. Neexistuje žiadna pevná hranica presnosti, ktorá by platila univerzálne, a hodnotenie modelu by malo byť komplexné, berúc do úvahy rôzne metriky a overovacie techniky, aby sa zabezpečila jeho účinnosť v reálnych aplikáciách.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning