Utvrđivanje da li je model mašinskog učenja pravilno obučen je kritičan aspekt procesa razvoja modela. Iako je tačnost važna metrika (ili čak ključna metrika) u procjeni performansi modela, ona nije jedini pokazatelj dobro obučenog modela. Postizanje točnosti iznad 90% nije univerzalni prag za sve zadatke mašinskog učenja. Prihvatljivi nivo tačnosti može varirati u zavisnosti od konkretnog problema koji se rešava.
Preciznost je mjera koliko često model pravi tačna predviđanja od svih napravljenih predviđanja. Izračunava se kao broj tačnih predviđanja podijeljen s ukupnim brojem predviđanja. Međutim, tačnost sama po sebi možda neće pružiti potpunu sliku performansi modela, posebno u slučajevima kada je skup podataka neuravnotežen, što znači da postoji značajna razlika u broju instanci svake klase.
Pored tačnosti, druge metrike evaluacije kao što su preciznost, pamćenje i F1 rezultat se obično koriste za procjenu performansi modela mašinskog učenja. Preciznost mjeri udio istinitih pozitivnih predviđanja od svih pozitivnih predviđanja, dok prisjećanje izračunava udio istinitih pozitivnih predviđanja od svih stvarnih pozitivnih predviđanja. F1 rezultat je harmonična sredina preciznosti i prisjećanja i pruža ravnotežu između dvije metrike.
Od suštinskog je značaja uzeti u obzir specifične zahtjeve problema koji je u pitanju kada se utvrđuje da li je model pravilno obučen. Na primjer, u zadatku medicinske dijagnoze, postizanje visoke preciznosti je ključno kako bi se osigurala tačna predviđanja i izbjegle pogrešne dijagnoze. S druge strane, u scenariju otkrivanja prijevare, visok opoziv može biti važniji za hvatanje što više slučajeva prijevare, čak i po cijenu nekih lažnih pozitivnih rezultata.
Nadalje, performanse modela treba procijeniti ne samo na osnovu podataka o obuci, već i na zasebnom skupu podataka za validaciju kako bi se procijenile njegove mogućnosti generalizacije. Prekomjerno prilagođavanje, gdje model radi dobro na podacima o obuci, ali loše na nevidljivim podacima, može se otkriti kroz metriku validacije. Tehnike kao što je unakrsna validacija mogu pomoći u ublažavanju preopterećenja i pružiti robusniju procjenu performansi modela.
Iako je tačnost ključni pokazatelj performansi modela, bitno je uzeti u obzir druge metrike kao što su preciznost, pamćenje i F1 rezultat, kao i specifične zahtjeve domena problema. Ne postoji fiksni prag tačnosti koji se primenjuje univerzalno, a evaluacija modela treba da bude sveobuhvatna, uzimajući u obzir različite metrike i tehnike validacije kako bi se osigurala njegova efikasnost u aplikacijama u stvarnom svetu.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)