Оцінка якості моделей машинного навчання: основні метрики та методи

Зміст:

• Оцінка моделі машинного навчання
• Веб-скрейпінг даних для машинного навчання
• Що таке метрика в машинному навчанні
• Метрики оцінки продуктивності в машинному навчанні
• Які метрики якості класифікації використовуються в машинному навчанні
• Що таке матриця помилок
• Машинне навчання та оренда проксі Dexodata

Технології штучного інтелекту стали частиною бізнес-процесів. Опитування показують, що половина компаній використовує ІІ для автоматизації принаймні однієї процедури. Позитивний результат впровадження машинного навчання в 83% випадків зафіксований самими корпораціями. Тренування моделей відбувається на основі відсортованих наборів даних, і в разі роботи з інтернет-інформацією потрібно зібрати та відсортувати відкриті інтернет-відомості. Обов'язкова умова — купити проксі зі зміною IP. Dexodata як надійна інфраструктура для підвищення рівня аналізу даних пропонує доступ до етично організованих і підтримуваних проксі-серверів для потреб великих гравців ринку та стартапів. Спробувати проксі можна безкоштовно без обмеження геолокацій, функціоналу, а також з повноцінною панеллю моніторингу, статистики та сумісності з API-методами управління пулом IP-адрес.

Враховуючи кількість сфер бізнесу, що застосовують ІІ-алгоритми, потреба купити проксі недорого зрозуміла. Сьогодні ми детальніше розповімо про показники ефективності моделей машинного навчання (machine learning, ML).

Оцінка моделі машинного навчання

Базові цілі самообучаючого алгоритму на базі ІІ для скрапінгу фінансових даних або інших цілей оцінюються за тим, наскільки швидко і безпомилково він виконує вказані дії:

1. Вибір необхідних елементів із структурованих і неструктурованих інформаційних масивів;
2. Категоризація елементів;
3. Виявлення взаємозв'язків між категоріями;
4. Застосування вивченої логіки при обробці масивів нових даних.

Прийнятна точність моделі машинного навчання становить від 70% до 90%, залежно від сфери застосування. Ці цифри нижчі, ніж 99.9% аптайм серверних проксі, купити які необхідно для збору даних, вивчення ринку, SEO та інших потреб. Однак різниця технологічних масштабів допускає подібне розходження.

Оцінка ML-моделі будується на виборі та контролі показників. Вони відображають рівні точності, продуктивності, масштабованості та надійності роботи ІІ.

 

Веб-скрейпінг даних для машинного навчання

 

Збір онлайн-даних передує основному етапу тренування і починається з покупки проксі зі зміною IP. Вибір інструментів для веб-скрейпінгу залежить від мови, масштабів і специфіки проекту. Для Python це можуть бути зв'язки бібліотек urllib.request і BeautifulSoup, Requests-HTML і Pandas тощо. Використання Java для збору веб-інформації також є поширеною практикою. Головне завдання перед початком роботи — вибрати значення та функції, які машина буде шукати в HTML і додавати в інформаційні бази.

Наступний етап передбачає розділення отриманих масивів на три блоки:

Етап машинного навчання	Опис
Тренувальний	ІІ вивчає структуровані тексти або медіафайли, вчиться знаходити потрібні елементи, забезпечувати їх тегами та виявляти внутрішні закономірності
Перевірочний	Налаштування гіперпараметрів методами перебору, байесівської оптимізації тощо.
Тестовий	Натренований алгоритм працює з новими датасетами, а розробники оцінюють його ефективність

Перехресна перевірка (кросс-валидація) корисна на другому та третьому етапах. Під час валідації цифровий інтелект раз за разом обробляє нові підмножини інформації, усуваючи ймовірність систематичних помилок. Для створення додаткових баз даних слід купити серверні проксі в кількості, достатній для багаторазового автоматизованого збору веб-свідчень. Строге дотримання інфраструктурою вимог AML/KYC забезпечує релевантну основу налаштування алгоритмічних ML-систем. А об'єктивну оцінку ефективності дадуть коректно обрані метрики.

 

Що таке метрика в машинному навчанні

 

Метрика — це показник, який кількісно характеризує те чи інше якість і властивість комп'ютерного алгоритму. Аналітики використовують метрики комплексно, оскільки вони доповнюють одна одну і дозволяють отримати об'єктивну картину стану ІІ-моделі.

Виявлені недоліки впливають на подальші дії з налаштування програми. Важливо зрозуміти, чи потрібно купувати проксі недорого для збагачення даних або структуризувати наявні масиви відомостей.

Точність тут вважається окремою характеристикою продуктивності ІІ-комплексу. Її вимірюють через якість класифікації моделей, тоді як метод оцінки моделі застосовується для моніторингу продуктивності в цілому. Однак названі концепції та їх метрики пов'язані одна з одною і раніше згаданим розподілом наборів даних на три категорії.

 

Метрики оцінки продуктивності в машинному навчанні

 

Оцінка продуктивності моделі машинного навчання включає внутрішнє та зовнішнє спостереження. Перше здійснюють на етапі створення та навчання ІІ, а друге застосовується після початку роботи штучного інтелекту. Якщо купити проксі зі зміною IP в рамках вибраного географічного пулу адрес у етичній екосистемі мережевої аналітики, то можна знизити кількість спотворень і заощадити час на очищенні даних і повторних перевірках навчального матеріалу.

Оцінка продуктивності ML-моделі базується на показниках:

• Повнота (Recall), це кількість успішно виявлених елементів. Це можуть бути описи, дати, ціни та інші параметри при автоматизованому дата-харвестингу, людські обличчя для системи комп'ютерного зору тощо;
• Точність (Precision), це число елементів, які ІІ коректно розпізнав за підсумками навчання;
• F1-міра (F1 Score), як середнє гармонійне попередніх метрик.

Показники ефективності використовуються при вивченні якості класифікації моделей, тому їх ми охарактеризуємо далі.

 

Які метрики якості класифікації використовуються в машинному навчанні

 

Якість класифікації вимірюється як частка успішно розпізнаних ІІ іменованих сутностей,  категорій або тегів відносно загальної кількості прогнозів нейромережі. Це метрика загальної здатності ІІ каталогізувати класи об'єктів, а в подальшому виявляти взаємозв'язки між ними.

Пошук класів, їх маркування та відсоток успішних висновків відносно категорій нових об'єктів становить суть якості класифікації. Вона не залежить від того, працює ML-модель з «сирими» чи структурованими базами даних, обрали розробники для збору первинного матеріалу купити недорого проксі серверного типу чи резидентні IP-адреси.

Унікальними метриками якості класифікації є специфічність (specificity) та чутливість (sensitivity). Вони додатково характеризують точність роботи з класами об'єктів. Існує два типи класифікації: бінарна та багатокласова. Вони різняться числом класів, які визначаються в процесі машинного навчання. При цьому обидва підвиди спираються в роботі на матрицю помилок.

 

Що таке матриця помилок

 

Матриця помилок, вона ж матриця невідповідностей (confusion matrix) враховує результати висновків, зроблених ІІ, представляючи їх у вигляді таблиці. В залежності від того, який клас програма визначила вірно, шуканий чи сторонній, матриця спирається на одну з двох метрик:

1. Чутливість, якщо модель точно визначила позитивний (шуканий) клас або класи;
2. Специфічність, коли коректно ідентифіковані об'єкти належать до негативного класу.
3. У таблиці нижче підсумовані характеристики складових одиниць матриці помилок:

Метрика	Чутливість		Специфічність
Задача	Підрахунок вірно вибраних позитивних значень		Підрахунок вірно вибраних негативних значень
Значення	Істинно позитивне (True positive)	Помилково позитивне (False positive)	Істинно негативне (True negative)	Помилково негативне (False negative)
Опис	Вірно визначений клас		Помилково визначений клас
Ітог	Позитивний результат	Негативний результат	Позитивний результат для негативного	Негативний результат для позитивного

Матриця неточностей у бінарній класифікації відображається графічно через метрики ROC та AUC.

 

Машинне навчання та оренда проксі Dexodata

 

Підрахунок продуктивності та точності роботи штучного інтелекту залучає й інші метрики, включаючи MAE, MSE, R-квадрат для розрахунку регресії. Немає необхідності застосовувати їх усі, деталі залежать від конкретної ІІ-моделі, задач проекту, залучених фреймворків та інструментів.

Етична інфраструктура Dexodata дозволяє купити серверні проксі,  резидентні та мобільні сервери для отримання потрібного обсягу публічних інтернет-даних. Спробуйте проксі безкоштовно, щоб оцінити кількість потрібних IP-адрес і обсяги трафіку. Сумісність з ПО для скрейпінгу, геолокація в 100+ країнах та API-управління IP-пулами зменшать похибки дата-харвестингу та дрейф даних, а також знизять кількість повторюваних циклів машинного навчання.