Xác định xem mô hình học máy có được đào tạo đúng cách hay không là một khía cạnh quan trọng của quá trình phát triển mô hình. Mặc dù độ chính xác là một thước đo quan trọng (hoặc thậm chí là thước đo chính) trong việc đánh giá hiệu suất của một mô hình, nhưng nó không phải là chỉ số duy nhất của một mô hình được đào tạo tốt. Đạt được độ chính xác trên 90% không phải là ngưỡng chung cho tất cả các nhiệm vụ học máy. Mức độ chính xác được chấp nhận có thể khác nhau tùy thuộc vào vấn đề cụ thể đang được giải quyết.
Độ chính xác là thước đo tần suất mô hình đưa ra dự đoán chính xác trong số tất cả các dự đoán được đưa ra. Nó được tính bằng số dự đoán đúng chia cho tổng số dự đoán. Tuy nhiên, chỉ độ chính xác có thể không cung cấp bức tranh hoàn chỉnh về hiệu suất của mô hình, đặc biệt trong trường hợp tập dữ liệu mất cân bằng, nghĩa là có sự khác biệt đáng kể về số lượng phiên bản của mỗi lớp.
Ngoài độ chính xác, các số liệu đánh giá khác như độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1 thường được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình học máy. Độ chính xác đo lường tỷ lệ dự đoán tích cực thực sự trong số tất cả các dự đoán tích cực, trong khi thu hồi tính toán tỷ lệ dự đoán tích cực thực sự trong số tất cả các dự đoán tích cực thực tế. Điểm F1 là giá trị trung bình hài hòa của độ chính xác và khả năng thu hồi, đồng thời mang lại sự cân bằng giữa hai chỉ số.
Điều cần thiết là phải xem xét các yêu cầu cụ thể của vấn đề khi xác định liệu một mô hình có được đào tạo đúng cách hay không. Ví dụ, trong nhiệm vụ chẩn đoán y tế, việc đạt được độ chính xác cao là rất quan trọng để đảm bảo dự đoán chính xác và tránh chẩn đoán sai. Mặt khác, trong tình huống phát hiện gian lận, việc thu hồi cao có thể quan trọng hơn để nắm bắt được càng nhiều trường hợp gian lận càng tốt, thậm chí phải trả giá bằng một số kết quả dương tính giả.
Hơn nữa, hiệu suất của một mô hình cần được đánh giá không chỉ trên dữ liệu huấn luyện mà còn trên một tập dữ liệu xác thực riêng để đánh giá khả năng khái quát hóa của nó. Trang bị quá mức, trong đó một mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu không nhìn thấy, có thể được phát hiện thông qua các số liệu xác thực. Các kỹ thuật như xác thực chéo có thể giúp giảm thiểu việc trang bị quá mức và đưa ra đánh giá mạnh mẽ hơn về hiệu suất của mô hình.
Mặc dù độ chính xác là chỉ số chính đánh giá hiệu suất của mô hình, nhưng điều cần thiết là phải xem xét các số liệu khác như độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1, cũng như các yêu cầu cụ thể của miền vấn đề. Không có ngưỡng cố định về độ chính xác được áp dụng phổ biến và việc đánh giá một mô hình phải toàn diện, có tính đến các số liệu và kỹ thuật xác thực khác nhau để đảm bảo tính hiệu quả của nó trong các ứng dụng trong thế giới thực.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Giới thiệu (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Học máy là gì (đi đến chủ đề liên quan)