Утврђивање да ли је модел машинског учења правилно обучен је критичан аспект процеса развоја модела. Иако је тачност важна метрика (или чак кључна метрика) у процени перформанси модела, она није једини показатељ добро обученог модела. Постизање тачности изнад 90% није универзални праг за све задатке машинског учења. Прихватљиви ниво тачности може да варира у зависности од конкретног проблема који се решава.
Тачност је мера колико често модел прави тачна предвиђања од свих направљених предвиђања. Израчунава се као број тачних предвиђања подељен са укупним бројем предвиђања. Међутим, тачност сама по себи можда неће пружити потпуну слику перформанси модела, посебно у случајевима када је скуп података неуравнотежен, што значи да постоји значајна разлика у броју инстанци сваке класе.
Поред тачности, за процену перформанси модела машинског учења обично се користе и друге метрике евалуације као што су прецизност, памћење и Ф1 резултат. Прецизност мери пропорцију истинитих позитивних предвиђања у односу на сва позитивна предвиђања, док присећање израчунава пропорцију истинитих позитивних предвиђања од свих стварних позитивних предвиђања. Ф1 резултат је хармонична средина прецизности и присећања и обезбеђује равнотежу између две метрике.
Од суштинског је значаја да се узму у обзир специфични захтеви проблема који је у питању када се утврђује да ли је модел правилно обучен. На пример, у задатку медицинске дијагнозе, постизање високе тачности је кључно да би се обезбедила тачна предвиђања и избегле погрешне дијагнозе. С друге стране, у сценарију откривања преваре, висок опозив може бити важнији да би се ухватило што више случајева преваре, чак и по цену неких лажних позитивних резултата.
Штавише, перформансе модела треба да се процене не само на основу података о обуци, већ и на засебном скупу података за валидацију да би се процениле његове могућности генерализације. Прекомерно прилагођавање, где модел ради добро на подацима о обуци, али лоше на невидљивим подацима, може се открити помоћу метрика валидације. Технике као што је унакрсна валидација могу помоћи у ублажавању прекомерног прилагођавања и обезбедити робуснију процену перформанси модела.
Иако је тачност кључни показатељ перформанси модела, неопходно је узети у обзир друге метрике као што су прецизност, памћење и Ф1 резултат, као и специфичне захтеве домена проблема. Не постоји фиксни праг тачности који се примењује универзално, а евалуација модела треба да буде свеобухватна, узимајући у обзир различите метрике и технике валидације како би се осигурала његова ефикасност у апликацијама у стварном свету.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг