Как да обучаваме и тестваме алгоритми за изкуствен интелект

Ефективността на алгоритмите е от решаващо значение в бързо развиващата се област на изкуствения интелект (ИИ). Алгоритмите за изкуствен интелект трябва да бъдат стратегически обучени и тествани, за да се гарантира върхова производителност и точни прогнози. Това задълбочено ръководство разглежда най-добрите техники за тестване и обучение на алгоритми на изкуствения интелект, като дава на начинаещите и на експертите уменията, от които се нуждаят, за да се справят с тази предизвикателна процедура.

Разбиране на основите

Важно е да разберете основните идеи, преди да се потопите в най-добрите практики. Когато една система за изкуствен интелект се обучава, на нея се представя голям набор от данни, което позволява на модела да намери модели и връзки в данните. От друга страна, при тестването се оценява обобщимостта на модела, като се анализира представянето му върху свежи, непроверени данни.

Качеството на данните е ключово

Надеждните алгоритми за изкуствен интелект се изграждат на базата на първокласни данни. Словосъчетанието на индустрията за изкуствен интелект „боклукът влиза, боклукът излиза“ подчертава значението на входните данни. Уверете се, че наборът от данни, с който разполагате, е представителен, разнообразен и без пристрастия. Подготовката и почистването на данните са решаващи стъпки за подобряване на тяхното качество.

Ефективно разделяне на данните

Направете три подмножества на вашия набор от данни – тестване, валидиране и обучение. Моделът се обучава върху обучаващото множество, усъвършенства се върху валидиращото множество и след това се тества върху тестовото множество, за да се оцени неговата ефективност. В зависимост от размера на набора от данни често се използват разделяния 80-10-10 или 70-15-15.

Мащабиране и нормализиране на характеристиките

За да се поддържа хомогенност и да се спре превесът на един признак над другите, нормализирайте или мащабирайте входните признаци. Методите, които запазват консистентността на величината на признака, като например нормализиране на Z-скор или мащабиране по Min-Max, позволяват подобрена конвергенция по време на обучението.

Изберете правилния алгоритъм

Ако проблемът е за класификация, регресия или клъстеризация, изборът на правилния алгоритъм ще зависи от неговите характеристики. Вземете предвид променливи, включително изчислителна ефективност, интерпретируемост и сложност, докато експериментирате с различни модели и алгоритми.

Настройване на хиперпараметри

Настройте хиперпараметрите, за да подобрите работата на модела. Методи като търсене в мрежа и рандомизирано търсене помагат за намирането на идеалния набор от хиперпараметри. Коригирайте тези настройки редовно, като вземате предвид производителността на модела.

Прилагане на техники за регуларизация

Прекаленото приспособяване е често срещан проблем, когато моделът се представя добре на данните за обучение, но лошо на нови данни. Регуларизацията L1 и L2, например, наказва сложните модели и предотвратява прекомерното приспособяване, като насърчава простотата.

Наблюдавайте и визуализирайте обучението на модела

Наблюдавайте много внимателно процеса на обучение. Обърнете внимание на показатели като точност и загуба. Идентифицирайте възможни проблеми и направете необходимите корекции по-лесно, като визуализирате напредъка на обучението с инструменти като TensorBoard.

Оценяване на невидими данни

Изключително важно е да се оценява реалната работа на системите за изкуствен интелект с данни, които никога не са били виждани преди. За да оцените капацитета за обобщаване на модела, използвайте независим набор от тестове, който не е бил виждан по време на обучението.

Използвайте множество показатели за оценка

Използвайте набор от мерки, за да осигурите задълбочена оценка. Само точността може да не е достатъчна. За задачите за класификация разгледайте прецизността, отзоваването, резултата F1 или площта под кривата ROC – за задачите за регресия разгледайте средната абсолютна грешка или R-квадрат.

Кръстосано валидиране за надеждност

За да осигурите устойчивост при оценката на производителността, използвайте техники за кръстосано валидиране, като например k-кратното кръстосано валидиране. За тази цел наборът от данни се разделя на k подмножества. Моделът се обучава на k-1 подмножества, а по време на тестването се оценява ефективността му на останалите подмножества. След завъртане на тестовото подмножество и осредняване на резултатите тази процедура се повтаря k пъти.

Откриване и отстраняване на отклоненията

Пристрастните модели на изкуствения интелект могат да доведат до несправедливи и дискриминационни резултати. Редовно проверявайте и оценявайте моделите с пристрастия, особено за чувствителни приложения като финанси или набиране на персонал. За да намалите пристрастията, модифицирайте алгоритмите, преоценете източниците на данни и използвайте стратегии като повторно претегляне.

Разбиране на матрицата на объркване

Разгледайте матрицата на объркване за задачи, включващи класификация. За да научите повече за това колко добре се справя моделът, проучете истинските положителни резултати, истинските отрицателни резултати, фалшивите положителни резултати и фалшивите отрицателни резултати, особено в ситуации, в които някои грешки имат по-сериозни последици.

Ансамблово обучение

Когато комбинирате различни модели, за да подобрите цялостното представяне, вземете предвид техниките за ансамблово обучение. Техниките, които комбинират прогнози от няколко модела, като например bagging и boosting, могат да намалят прекомерното приспособяване и да повишат точността.

Редовно актуализиране на моделите

Моделите на изкуствения интелект трябва да се променят в зависимост от моделите на данните. Поддържайте релевантността и ефикасността на моделите във времето, като ги актуализирате и преобучавате редовно. Тъй като остарелите модели все по-малко съответстват на текущите разпределения на данните, те могат да станат по-малко точни.