Menentukan sama ada model pembelajaran mesin dilatih dengan betul adalah aspek kritikal dalam proses pembangunan model. Walaupun ketepatan ialah metrik penting (atau malah metrik utama) dalam menilai prestasi model, ia bukanlah penunjuk tunggal model yang terlatih. Mencapai ketepatan melebihi 90% bukanlah ambang universal untuk semua tugas pembelajaran mesin. Tahap ketepatan yang boleh diterima boleh berbeza-beza bergantung pada masalah khusus yang ditangani.
Ketepatan ialah ukuran kekerapan model membuat ramalan yang betul daripada semua ramalan yang dibuat. Ia dikira sebagai bilangan ramalan yang betul dibahagikan dengan jumlah bilangan ramalan. Walau bagaimanapun, ketepatan sahaja mungkin tidak memberikan gambaran lengkap tentang prestasi model, terutamanya dalam kes di mana set data tidak seimbang, bermakna terdapat perbezaan yang ketara dalam bilangan kejadian setiap kelas.
Selain ketepatan, metrik penilaian lain seperti ketepatan, ingat semula dan skor F1 biasanya digunakan untuk menilai prestasi model pembelajaran mesin. Ketepatan mengukur bahagian ramalan positif benar daripada semua ramalan positif, manakala ingat semula mengira bahagian ramalan positif benar daripada semua positif sebenar. Skor F1 ialah min harmonik ketepatan dan ingatan semula dan memberikan keseimbangan antara kedua-dua metrik.
Adalah penting untuk mempertimbangkan keperluan khusus masalah yang dihadapi semasa menentukan sama ada model dilatih dengan betul. Contohnya, dalam tugas diagnosis perubatan, mencapai ketepatan yang tinggi adalah penting untuk memastikan ramalan yang tepat dan mengelakkan kesilapan diagnosis. Sebaliknya, dalam senario pengesanan penipuan, ingatan tinggi mungkin lebih penting untuk menangkap seberapa banyak kes penipuan yang mungkin, walaupun dengan kos beberapa positif palsu.
Tambahan pula, prestasi model harus dinilai bukan sahaja pada data latihan tetapi juga pada set data pengesahan berasingan untuk menilai keupayaan generalisasinya. Overfitting, di mana model berprestasi baik pada data latihan tetapi kurang pada data yang tidak kelihatan, boleh dikesan melalui metrik pengesahan. Teknik seperti pengesahan silang boleh membantu mengurangkan pemasangan lampau dan memberikan penilaian yang lebih mantap terhadap prestasi model.
Walaupun ketepatan ialah penunjuk utama prestasi model, adalah penting untuk mempertimbangkan metrik lain seperti ketepatan, ingat semula dan skor F1, serta keperluan khusus domain masalah. Tiada ambang tetap untuk ketepatan yang digunakan secara universal, dan penilaian model harus menyeluruh, dengan mengambil kira pelbagai metrik dan teknik pengesahan untuk memastikan keberkesanannya dalam aplikasi dunia sebenar.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML