Determini ĉu maŝinlernadmodelo estas konvene trejnita estas kritika aspekto de la modelevoluoprocezo. Dum precizeco estas grava metriko (aŭ eĉ ŝlosila metriko) en taksado de la agado de modelo, ĝi ne estas la sola indikilo de bone trejnita modelo. Atingi precizecon super 90% ne estas universala sojlo por ĉiuj maŝinlernadaj taskoj. La akceptebla nivelo de precizeco povas varii dependi de la specifa problemo estanta traktita.
Precizeco estas mezuro de kiom ofte la modelo faras ĝustajn prognozojn el ĉiuj antaŭdiroj faritaj. Ĝi estas kalkulita kiel la nombro da ĝustaj antaŭdiroj dividita per la totala nombro de antaŭdiroj. Tamen, precizeco sole eble ne disponigas kompletan bildon de la efikeco de modelo, precipe en kazoj kie la datenserio estas malekvilibra, signifante ke ekzistas signifa diferenco en la nombro da kazoj de ĉiu klaso.
Aldone al precizeco, aliaj taksaj metrikoj kiel precizeco, revoko kaj F1-poentaro estas ofte uzataj por taksi la efikecon de maŝinlernada modelo. Precizeco mezuras la proporcion de veraj pozitivaj prognozoj el ĉiuj pozitivaj prognozoj, dum rememoro kalkulas la proporcion de veraj pozitivaj prognozoj el ĉiuj faktaj pozitivoj. La F1-poentaro estas la harmonia meznombro de precizeco kaj revoko kaj disponigas ekvilibron inter la du metrikoj.
Estas esence konsideri la specifajn postulojn de la problemo ĉe mano kiam determini ĉu modelo estas konvene trejnita. Ekzemple, en kuracista diagnoza tasko, atingi altan precizecon estas decida por certigi precizajn prognozojn kaj eviti misdiagnozojn. Aliflanke, en scenaro pri fraŭda detekto, alta rememoro povas esti pli grava por kapti kiel eble plej multajn fraŭdajn kazojn, eĉ koste de iuj falsaj pozitivoj.
Krome, la agado de modelo devus esti taksita ne nur sur la trejnaddatenoj sed ankaŭ sur aparta validumadatumserio por taksi ĝiajn ĝeneraligkapablojn. Trofitting, kie modelo funkcias bone sur la trejnaddatenoj sed nebone sur neviditaj datenoj, povas esti detektita per validumadmetriko. Teknikoj kiel ekzemple krucvalidigado povas helpi mildigi trofitting kaj disponigi pli fortikan taksadon de la efikeco de la modelo.
Dum precizeco estas ŝlosila indikilo de la efikeco de modelo, estas esence pripensi aliajn metrikojn kiel ekzemple precizeco, revoko kaj F1-poentaro, same kiel la specifajn postulojn de la problema domajno. Ekzistas neniu fiksa sojlo por precizeco kiu validas universale, kaj la taksado de modelo devus esti ampleksa, konsiderante diversajn metrikojn kaj validumajn teknikojn por certigi ĝian efikecon en real-mondaj aplikoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Enkonduko (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Kio estas maŝina lernado (iru al rilata temo)