Hvilke afvigelser blev observeret i modellens ydeevne på nye, usete data?
En maskinlæringsmodels ydeevne på nye, usete data kan afvige fra dens ydeevne på træningsdataene. Disse afvigelser, også kendt som generaliseringsfejl, opstår på grund af flere faktorer i modellen og dataene. I forbindelse med AutoML Vision, et kraftfuldt værktøj leveret af Google Cloud til billedklassificeringsopgaver, er det vigtigt at forstå de observerede afvigelser i modellens ydeevne på usete data for at evaluere og forbedre modellens effektivitet.
En almindelig afvigelse observeret i modellens ydeevne er overfitting. Overfitting opstår, når en model lærer at præstere usædvanligt godt på træningsdata, men ikke formår at generalisere godt til nye, usete data. Dette kan ske, når modellen bliver for kompleks og begynder at huske træningsdataene i stedet for at lære meningsfulde mønstre. Som et resultat kan modellen kæmpe for at klassificere nye billeder korrekt, hvilket fører til et fald i den samlede ydeevne. For at imødegå overtilpasning kan teknikker som regularisering, krydsvalidering og tidlig stop anvendes for at forhindre, at modellen bliver alt for kompleks og forbedre dens generaliseringsevne.
På den anden side er undertilpasning en anden afvigelse, der kan observeres i modellens ydeevne. Undertilpasning opstår, når en model er for simpel til at fange de underliggende mønstre i dataene, hvilket resulterer i dårlig præstation på både træningsdata og usete data. I forbindelse med AutoML Vision kan undertilpasning vise sig som lav nøjagtighed og høje fejlrater i billedklassificering. For at afbøde undertilpasning kan man overveje at øge kompleksiteten af modellen, såsom at bruge dybere neurale netværksarkitekturer eller øge antallet af træningsiterationer.
En anden afvigelse, der kan påvirke modellens ydeevne på nye data, er datasætbias. Datasæt-bias opstår, når træningsdataene ikke i tilstrækkelig grad repræsenterer fordelingen af de usete data. For eksempel, hvis træningsdata primært består af billeder af katte, kan modellen kæmpe for præcist at klassificere billeder af hunde eller andre objekter. Datasæt-bias kan løses ved at sikre et mangfoldigt og repræsentativt træningsdatasæt, herunder billeder fra forskellige kategorier og perspektiver.
Ydermere kan tilstedeværelsen af outliers i de usete data også føre til afvigelser i modellens ydeevne. Outliers er datapunkter, der adskiller sig væsentligt fra størstedelen af dataene og kan forvrænge modellens læreproces. For eksempel, hvis et billede indeholder alvorlig støj eller artefakter, kan modellen kæmpe for at klassificere det korrekt. Forbehandlingsteknikker, såsom fjernelse af outlier eller dataforøgelse, kan hjælpe med at afbøde virkningen af outliers og forbedre modellens ydeevne på usete data.
Afvigelser i modellens ydeevne på nye, usete data kan opstå på grund af overfitting, underfitting, datasætbias og tilstedeværelsen af outliers. Det er vigtigt at forstå disse afvigelser for at evaluere modellens effektivitet og vejlede forbedringer. Teknikker såsom regularisering, krydsvalidering, øget modelkompleksitet, diversificering af træningsdatasættet og forbehandling kan anvendes til at afbøde disse afvigelser og forbedre modellens generaliseringsevne.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Fremskridt inden for maskinlæring:
- Er det muligt at bruge Kaggle til at uploade økonomiske data og udføre statistiske analyser og prognoser ved hjælp af økonometriske modeller såsom R-squared, ARIMA eller GARCH?
- Når en kerne er splittet med data, og originalen er privat, kan den gaflede så være offentlig, og hvis det er tilfældet, er det ikke et brud på privatlivets fred?
- Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjælpe med dialog?
- Hvad er TensorFlow-legepladsen?
- Forhindrer ivrig tilstand TensorFlows distribuerede computerfunktionalitet?
- Kan Google cloud-løsninger bruges til at afkoble computing fra storage for en mere effektiv træning af ML-modellen med big data?
- Tilbyder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressourceanskaffelse og konfiguration og håndtere ressourcenedlukning, efter træningen af modellen er færdig?
- Er det muligt at træne maskinlæringsmodeller på vilkårligt store datasæt uden problemer?
- Når du bruger CMLE, kræver oprettelse af en version, at du angiver en kilde til en eksporteret model?
Se flere spørgsmål og svar i Advance in Machine Learning