• ИИ
• Применение прокси

Оценка качества моделей машинного обучения: основные метрики и методы

Содержание:

• Оценка модели машинного обучения
• Веб-скрейпинг данных для машинного обучения
• Что такое метрика в машинном обучении
• Метрики оценки производительности в машинном обучении
• Какие метрики качества классификации используются в машинном обучении
• Что такое матрица ошибок
• Машинное обучение и аренда прокси Dexodata

Технологии искусственного интеллекта стали частью бизнес-процессов. Опросы показывают, что половина компаний используют ИИ для автоматизации как минимум одной процедуры. Положительный результат внедрения машинного обучения в 83% случаев зафиксирован самими корпорациями. Тренировка моделей происходит на основе отсортированных наборов данных и в случае работы с интернет-информацией требуется собрать и отсортировать открытые интернет-сведения. Обязательное условие — купить прокси со сменой IP. Dexodata как надежная инфраструктура для повышения уровня анализа данных предлагает доступ к этично организованным и поддерживаемым прокси-серверам для нужд крупных игроков рынка и стартапов. Попробовать прокси можно бесплатно без ограничения геолокаций, функционала, а также с полноценной панелью мониторинга, статистики и совместимости с API-методами управления пулом IP-адресов.

Учитывая количество сфер бизнеса, применяющих ИИ-алгоритмы, потребность купить прокси недорого объяснима. Сегодня мы подробнее расскажем о показателях эффективности моделей машинного обучения (machine learning, ML).

Оценка модели машинного обучения

Базовые цели самообучающегося алгоритма на базе ИИ для скрапинга финансовых данных или иных целей оцениваются по тому, насколько быстро и безошибочно он выполняет указанные действия:

1. Выбор необходимых элементов из структурированных и неструктурированных информационных массивов;
2. Категоризация элементов;
3. Выявление взаимосвязей между категориями;
4. Применение изученной логики при обработке массивов новых данных.

Приемлемая точность модели машинного обучения составляет от 70% до 90%, в зависимости от области применения. Эти цифры ниже, чем 99.9% аптайм серверных прокси, купить которые необходимо для сбора данных, изучения рынка, SEO и других нужд. Однако разница технологических масштабов допускает подобное расхождение.

Оценка ML-модели строится на выборе и контроле показателей. Они отражают уровни точности, производительности, масштабируемости и надежности работы ИИ.

Веб-скрейпинг данных для машинного обучения

Сбор онлайн-данных предшествует основному этапу тренировки и начинается с покупки прокси со сменой IP. Выбор инструментов для веб-скрейпинга зависит от языка, масштабов и специфики проекта. Для Python это могут быть связки библиотек urllib.request и BeautifulSoup, Requests-HTML и Pandas и т. д. Использование Java для сбора веб-информации также является распространенной практикой. Главная задача перед началом работы — выбрать значения и функции, которые машина будет искать в HTML и добавлять в информационные базы.

Следующий этап подразумевает разделение полученных массивов на три блока:

Перекрестная проверка (кросс-валидация) полезна на втором и третьем этапах. Во время валидации цифровой интеллект раз за разом обрабатывает новые подмножества информации, устраняя вероятность систематических ошибок. Для создания дополнительных баз данных следует купить серверные прокси в количестве, достаточном для многократного автоматизированного сбора веб-сведений. Строгое соблюдение инфраструктурой требований AML/KYC обеспечивает релевантную основу настройки алгоритмических ML-систем. А объективную оценку эффективности дадут корректно выбранные метрики.

Что такое метрика в машинном обучении

Метрика — это показатель, который количественно характеризует то или иное качество и свойство компьютерного алгоритма. Аналитики используют метрики комплексно, поскольку они дополняют друг друга и позволяют получить объективную картину состояния ИИ-модели.

Выявленные недостатки влияют на дальнейшие действия по настройке программы. Важно понять, требуется ли покупать прокси недорого для обогащения данных или структурировать имеющиеся массивы сведений.

Точность здесь считается отдельной характеристикой производительности ИИ-комплекса. Ее измеряют через качество классификации моделей, тогда как метод оценки модели применяется для мониторинга производительности в целом. Однако названные концепции и их метрики связаны друг с другом и ранее упомянутым разделением наборов данных на три категории.

Метрики оценки производительности в машинном обучении

Оценка производительности модели машинного обучения включает внутреннее и внешнее наблюдение. Первое производят на этапе создания и обучения ИИ, а второе применяется после начала работы искусственного интеллекта. Если купить прокси со сменой IP в рамках выбранного географического пула адресов у этичной экосистемы сетевой аналитики, то можно снизить количество искажений и сэкономить время на очистке данных и повторных проверках обучающего материала.

Оценка производительности ML-модели основана на показателях:

• Полнота (Recall), это количество успешно выявленных элементов. Это могут быть описания, даты, цены и другие параметры при автоматизированном дата-харвестинге, человеческие лица для системы компьютерного зрения и т. д.;
• Точность (Precision), это число элементов, которые ИИ корректно распознал по итогам обучения;
• F1-мера (F1 Score), как среднее гармоническое предыдущих метрик.

Показатели эффективности используются при изучении качества классификации моделей, поэтому их мы охарактеризуем далее.

Какие метрики качества классификации используются в машинном обучении

Качество классификации измеряется как доля успешно распознанных ИИ именованных сущностей,  категорий или тегов по отношению к общему количеству предсказаний нейросети. Это метрика общей способности ИИ каталогизировать классы объектов, а в дальнейшем выявлять взаимосвязи между ними.

Поиск классов, их маркировка и процент успешных выводов относительно категорий новых объектов составляет суть качества классификации. Она не зависит от того, работает ML-модель с «сырыми» или структурированными базами данных, предпочли разработчики для сбора первичного материала купить недорого прокси серверного типа или резидентные IP-адреса.

Уникальными метриками качества классификации являются специфичность (specificity) и чувствительность (sensitivity). Они дополнительно характеризуют точность работы с классами объектов. Существует два типа классификации: бинарная и многоклассовая. Они различаются числом классов, которые определяются в ходе машинного обучения. При этом оба подвида опираются в работе на матрицу ошибок.

Что такое матрица ошибок

Матрица ошибок, она же матрица несоответствий (confusion matrix) учитывает результаты выводов, сделанных ИИ, представляя их в виде таблицы. В зависимости от того, какой класс программа определила верно, искомый или посторонний, матрица опирается на одну из двух метрик:

1. Чувствительность, если модель точно определила положительный (искомый) класс или классы;
2. Специфичность, когда корректно идентифицированные объекты относятся к отрицательному классу.
3. В таблице ниже суммированы характеристики составляющих единиц матрицы ошибок:

Матрица неточностей в двоичной классификации отображается графически через метрики ROC и AUC.

Машинное обучение и аренда прокси Dexodata

Подсчет производительности и точности работы искусственного интеллекта задействует и другие метрики, включая MAE, MSE, R-квадрат для расчета регрессии. Нет необходимости применять их все, детали зависят от конкретной ИИ-модели, задач проекта, задействованных фреймворков и инструментов.

Этичная инфраструктура Dexodata позволяет купить серверные прокси,  резидентные и мобильные сервера для получения нужного объема публичных интернет-данных. Попробуйте прокси бесплатно, чтобы оценить количество требуемых IP-адресов и объемы трафика. Совместимость с ПО для скрейпинга, геолокация в 100+ странах и API-управление IP-пулами уменьшат погрешности дата-харвестинга и дрейф данных, а также снизят количество повторяющихся циклов машинного обучения.