ML Model Validation

Перевірка моделі ML - це процедура, яка гарантує, що моделі дають адекватні результати для своїх даних, відповідно до кількісних та якісних цілей. ML Валідація моделі - це складне завдання, яке не можна класифікувати або визначити в загальних рисах, що допускає інноваційність та оригінальність.

Валідація моделі ВК є частиною управління ВК, що являє собою повний процес контролю доступу, впровадження політик та відстеження активності моделі.

Важливість валідації моделі

Під час підготовки до використання валідація ML-моделі забезпечує ефективність і правильність моделі. Якщо модель не буде перевірена, вона працюватиме погано, а час буде втрачено. Модель, яка не була належним чином перевірена, не зможе пристосуватися до нових обставин, і може бути надмірно налаштована для прийняття та використання нових вхідних даних належним чином. Перевірка моделі в машинному навчанні, на відміну від моніторингу моделі, заздалегідь передбачає використання моделі з повним набором даних. Модель, що працює, буде контролюватися на регулярній основі.

Як перевірити моделі машинного навчання?

Існує два простих підходи до кількісної перевірки моделі: використання даних, на яких модель була навчена, та використання зовнішнього набору даних. У першому випадку виникає проблема надмірної підгонки: можна підігнати модель під будь-який набір даних, ризикуючи побудувати модель, яка виявиться нестійкою до впливу нових даних. Якщо модель вдосконалюється на одному наборі даних, вона може виявитися нездатною використовувати належні результати з додатковими даними, а отже, не зможе пройти верифікацію.

• Багато альтернативних заходів статистичного оцінювання

Недоліки валідації моделі

Методи перевірки моделей - це не просто статистичні процедури, як багато хто вважає. Наприклад, перевірка того, що ви вибрали відповідну статистичну модель, є важливим аспектом перевірки предиктивної моделі. Розглянемо завдання навчити систему вгадувати ціну випадкового товару на основі його фотографії. Просто застосовуючи логістичну регресію до фотографій, можна отримати прийнятні результати. Однак ігнорувати значно кращі результати, які можуть бути отримані на фотографіях, було б помилкою.

Як наслідок, дуже важливо ретельно вивчати літературу з машинного навчання. З іншого боку, модель, яка не зовсім ідеальна для конкретних даних, але близька до ідеалу, все одно може вважатися такою, що пройшла валідацію.

Поширеною помилкою є думка, що мета полягає в тому, щоб вичавити з вашої моделі все до останньої унції високого рівня продуктивності. Заміна моделі в задачі ML коштує дорого і може призвести до помилок. Коли мова йде про величезні набори даних зображень з нейронними мережами, майже завжди можна стверджувати, що будь-яка з моделей є "правильною" для даних.

Ефективність

Оцінка моделі та перевірка даних машинного навчання також включає встановлення правил для визначення того, наскільки ефективною має бути модель. Моделі ніколи не будуть досконалими - на 100% точними, тому доводиться шукати компроміси між часом навчання, ризиком помилок і розміром вибірки. Нарешті, необхідно зробити якісне судження, можливо, шляхом тестування численних альтернативних моделей на даних для визначення критеріїв. В інших випадках жодна модель не є адекватною, і проект буде повністю закинутий. Розглянемо ситуацію з самокерованими автомобілями, відому як складну проблему, для якої ще не розроблено жодного практичного рішення.

Висновок

Нарешті, залежно від моделі та набору даних, перевірка моделей у машинному навчанні може бути дуже індивідуальним і диверсифікованим процесом. Для перевірки кожної моделі на конкретному наборі даних не існує універсального методу, процесу або техніки валідації моделей в машинному навчанні, яка була б ідеальною.