Determinar si un model d'aprenentatge automàtic està entrenat adequadament és un aspecte crític del procés de desenvolupament del model. Tot i que la precisió és una mètrica important (o fins i tot una mètrica clau) per avaluar el rendiment d'un model, no és l'únic indicador d'un model ben entrenat. Aconseguir una precisió superior al 90% no és un llindar universal per a totes les tasques d'aprenentatge automàtic. El nivell acceptable de precisió pot variar segons el problema específic que s'abordi.
La precisió és una mesura de la freqüència amb què el model fa prediccions correctes a partir de totes les prediccions fetes. Es calcula com el nombre de prediccions correctes dividit pel nombre total de prediccions. Tanmateix, la precisió per si sola pot no proporcionar una imatge completa del rendiment d'un model, especialment en els casos en què el conjunt de dades està desequilibrat, el que significa que hi ha una diferència significativa en el nombre d'instàncies de cada classe.
A més de la precisió, s'utilitzen habitualment altres mètriques d'avaluació com ara la precisió, la memòria i la puntuació F1 per avaluar el rendiment d'un model d'aprenentatge automàtic. La precisió mesura la proporció de prediccions positives vertaderes de totes les prediccions positives, mentre que el record calcula la proporció de prediccions positives reals de totes les prediccions positives reals. La puntuació F1 és la mitjana harmònica de precisió i record i proporciona un equilibri entre les dues mètriques.
És essencial tenir en compte els requisits específics del problema en qüestió a l'hora de determinar si un model està entrenat adequadament. Per exemple, en una tasca de diagnòstic mèdic, assolir una alta precisió és crucial per garantir prediccions precises i evitar diagnòstics errònies. D'altra banda, en un escenari de detecció de frau, un alt record pot ser més important per capturar el màxim de casos fraudulents possible, fins i tot a costa d'alguns falsos positius.
A més, el rendiment d'un model s'ha d'avaluar no només a partir de les dades d'entrenament, sinó també en un conjunt de dades de validació independent per avaluar les seves capacitats de generalització. El sobreajust, on un model funciona bé amb les dades d'entrenament però malament amb les dades no vistes, es pot detectar mitjançant mètriques de validació. Tècniques com la validació creuada poden ajudar a mitigar el sobreajust i proporcionar una avaluació més sòlida del rendiment del model.
Tot i que la precisió és un indicador clau del rendiment d'un model, és essencial tenir en compte altres mètriques com ara la precisió, el record i la puntuació F1, així com els requisits específics del domini del problema. No hi ha un llindar fix de precisió que s'apliqui de manera universal, i l'avaluació d'un model hauria de ser exhaustiva, tenint en compte diverses mètriques i tècniques de validació per garantir la seva eficàcia en aplicacions del món real.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning