В этом блоге освещаются некоторые важные ошибки, которые можно совершить при обучении модели машинного обучения. Обучение модели машинного обучения — это процесс обучения модели распознаванию закономерностей в данных. На этапе обучения модель подвергается воздействию набора данных и «учится», как различать различные функции и точно предсказывать результаты. Целью этапа обучения является оптимизация производительности модели, чтобы она могла делать точные прогнозы при воздействии новых данных.
Что может пойти не так при обучении модели машинного обучения?
Во время обучения модели может возникнуть множество проблем, которые влияют на качество модели. К распространенным ошибкам относятся переоснащение, недообучение, ошибочная предварительная обработка данных, дисбаланс классов и пропущенные значения. Эти ошибки могут привести к неточным результатам и снижению производительности. Важно знать об этих потенциальных проблемах и предпринимать шаги, чтобы избежать их при обучении моделей машинного обучения.
Давайте рассмотрим некоторые из наиболее важных ошибок, которых следует избегать при обучении модели машинного обучения. Эти ошибки можно разделить на следующие категории:
i) Проблемы с данными. Существует множество проблем, связанных с данными, включая неправильную предварительную обработку, неспособность устранить пропущенные значения, дисбаланс классов и утечку данных; отсутствие данных для решения поставленной задачи. Давайте подробно рассмотрим ошибки, которые трудно отловить,
— Не искать утечку данных. Утечка данных — это проблема, возникающая, когда модели предоставляется доступ к данным, к которым у нее не должно быть доступа. Это может привести к чрезмерно оптимистичным прогнозам и неверным результатам. Общие причины утечки данных включают использование тестовых данных в процессе обучения, использование данных из будущих моментов времени и использование данных, которые не связаны с рассматриваемой проблемой. Чтобы предотвратить эту ошибку, разделите данные на три части — обучение, проверку и тестирование — и выполняйте весь исследовательский анализ данных и предварительную обработку только на обучающей части. Кроме того, повторно используйте векторизаторы на проверочных и тестовых наборах для предварительной обработки.
— Не используется соответствующий набор тестов — Набор тестов измеряет универсальность модели. Производительность модели на тренировочном наборе почти бессмысленна, поскольку любая модель может запомнить шаблоны тренировочного набора и не сможет обобщить неизвестный тестовый набор. Чтобы убедиться, что модель хорошо обобщается, тестовый набор должен быть репрезентативным для более широкой совокупности. Например, если модель обучается и тестируется на снимках, сделанных в солнечный день, тестовый набор не является независимым от обучающего набора и не отражает более широкие погодные условия.
ii) Проблемы с моделью. Неправильный выбор модели, что в конечном итоге приводит к недообучению или переоснащению, игнорирование результатов предсказания модели и оценка модели по неправильным показателям — вот некоторые из основных проблем, связанных с моделью. Ниже приведены некоторые ошибки, которые легко упустить.
— Оценка модели по неправильным показателям — Важно использовать правильные показатели при оценке производительности модели машинного обучения. , так как неправильные показатели могут быть более разрушительными, чем их полное отсутствие. Наиболее часто используемой метрикой является точность, но она подходит не для всех случаев использования; в несбалансированных наборах данных такие показатели, как точность, полнота и F1-оценка, дают более подробные сведения. Выбор правильной метрики поможет вам отслеживать производительность вашей модели и убедиться, что она соответствует желаемым критериям.
— Не смотреть на модель. Объяснение модели машинного обучения может помочь понять, как она работает и делает прогнозы. Такие методы, как определение важности функций и деревья решений, могут помочь вам получить представление о внутренней работе модели. Вы также можете использовать такие методы, как карты значимости, LIME и SHAP, чтобы понять, как модель делает свои прогнозы. Это поможет выявить потенциальные проблемы или слабые места в вашей модели и принять меры для повышения ее производительности.
iii) Проблемы процесса. Любые нетехнические проблемы, связанные с принятием решений, отсутствием правильного KPI/показателя успеха, управления, предвзятости и справедливости или всего процесса проектирования ML, относятся к проблемам процесса. Это человеческие ошибки, которых можно легко избежать.
— Непонимание варианта использования — Перед началом любого проекта машинного обучения важно убедиться, что вариант использования действительно требует решение ML. Если ML не требуется, то не стоит бояться создавать решение без него. Если требуется машинное обучение, обязательно четко определите проблему, получите достаточно данных, рассмотрите ключевые показатели эффективности бизнеса, определите используемые метрики и помните об ограничениях, затратах и ожидаемом влиянии модели.
— Отсутствие управления — Если организация не наладит процесс контроля доступа, реализации политик и отслеживания действий с моделями и результатами, это нанесет ущерб как пользователям, так и организации. Крайне важно определить общий процесс управления, прежде чем вы даже начнете думать об обработке или реализации каких-либо вариантов использования ML.
В заключение, обучение модели машинного обучения может быть сложным, а ошибки могут привести к неточным результатам. Важно знать о возможных ошибках, связанных с данными, моделью и процессом принятия решений, и предпринимать шаги, чтобы их избежать.
*Примечание. В этом блоге подробно освещаются только некоторые аспекты ошибок обучения модели. Существует много бесплатной информации по исчерпывающим аспектам, упомянутым в интеллект-карте, которую можно легко найти в Google!
Спасибо за прочтение и ценим ваши отзывы. До скорой встречи с новой интересной темой!
