Wat was die afwykings waargeneem in die model se prestasie op nuwe, onsigbare data?
Die prestasie van 'n masjienleermodel op nuwe, onsigbare data kan afwyk van sy prestasie op die opleidingsdata. Hierdie afwykings, ook bekend as veralgemeningsfoute, ontstaan as gevolg van verskeie faktore in die model en die data. In die konteks van AutoML Vision, 'n kragtige hulpmiddel wat deur Google Cloud vir beeldklassifikasietake verskaf word, is dit belangrik om die afwykings wat in die model se werkverrigting op ongesiene data waargeneem word, te verstaan om die model se doeltreffendheid te evalueer en te verbeter.
Een algemene afwyking wat in modelprestasie waargeneem word, is oorpassing. Oorpassing vind plaas wanneer 'n model leer om buitengewoon goed op die opleidingsdata te presteer, maar nie goed veralgemeen na nuwe, onsigbare data nie. Dit kan gebeur wanneer die model te kompleks word en die opleidingsdata begin memoriseer in plaas daarvan om betekenisvolle patrone te leer. As gevolg hiervan kan die model sukkel om nuwe beelde korrek te klassifiseer, wat lei tot 'n afname in algehele werkverrigting. Om oorpassing aan te spreek, kan tegnieke soos regularisering, kruisvalidering en vroeë stop aangewend word om te voorkom dat die model te kompleks word en die veralgemeningsvermoë daarvan te verbeter.
Aan die ander kant is onderpassing nog 'n afwyking wat in modelprestasie waargeneem kan word. Onderpassing vind plaas wanneer 'n model te eenvoudig is om die onderliggende patrone in die data vas te vang, wat lei tot swak prestasie op beide die opleiding en ongesiene data. In die konteks van AutoML Vision kan onderpassing manifesteer as lae akkuraatheid en hoë foutkoerse in beeldklassifikasie. Om onderpassing te versag, kan 'n mens dit oorweeg om die kompleksiteit van die model te verhoog, soos die gebruik van dieper neurale netwerkargitekture of die verhoging van die aantal opleidingsiterasies.
Nog 'n afwyking wat modelprestasie op nuwe data kan beïnvloed, is datastelvooroordeel. Datastel-vooroordeel vind plaas wanneer die opleidingsdata nie die verspreiding van die onsigbare data voldoende verteenwoordig nie. Byvoorbeeld, as die opleidingsdata hoofsaaklik uit beelde van katte bestaan, kan die model sukkel om beelde van honde of ander voorwerpe akkuraat te klassifiseer. Datastel-vooroordeel kan aangespreek word deur 'n diverse en verteenwoordigende opleidingsdatastel te verseker, insluitend beelde uit verskeie kategorieë en perspektiewe.
Verder kan die teenwoordigheid van uitskieters in die onsigbare data ook lei tot afwykings in modelprestasie. Uitskieters is datapunte wat aansienlik van die meerderheid van die data verskil en die model se leerproses kan verwring. Byvoorbeeld, as 'n beeld erge geraas of artefakte bevat, kan die model sukkel om dit korrek te klassifiseer. Voorverwerkingstegnieke, soos uitskieterverwydering of datavergroting, kan help om die impak van uitskieters te versag en die model se werkverrigting op onsigbare data te verbeter.
Afwykings in die model se werkverrigting op nuwe, onsigbare data kan ontstaan as gevolg van oorpassing, onderpassing, datastelvooroordeel en die teenwoordigheid van uitskieters. Om hierdie afwykings te verstaan is belangrik om modeldoeltreffendheid te evalueer en verbeterings te rig. Tegnieke soos regularisering, kruisvalidering, toenemende modelkompleksiteit, diversifisering van die opleidingdatastel en voorafverwerking kan aangewend word om hierdie afwykings te versag en die model se veralgemeningsvermoë te verbeter.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer