การพิจารณาว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกฝนอย่างเหมาะสมหรือไม่นั้นเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการพัฒนาโมเดล แม้ว่าความแม่นยำจะเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญ (หรือแม้แต่ตัวชี้วัดหลัก) ในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง แต่ก็ไม่ใช่ตัวบ่งชี้เพียงอย่างเดียวของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมมาเป็นอย่างดี การได้รับความแม่นยำสูงกว่า 90% ไม่ใช่เกณฑ์สากลสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงทั้งหมด ระดับความแม่นยำที่ยอมรับได้อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัญหาเฉพาะที่กำลังแก้ไข
ความแม่นยำคือการวัดความถี่ที่แบบจำลองคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องจากการคาดการณ์ทั้งหมด คำนวณจากจำนวนการทำนายที่ถูกต้องหารด้วยจำนวนการทำนายทั้งหมด อย่างไรก็ตาม ความแม่นยำเพียงอย่างเดียวอาจไม่ให้ภาพที่สมบูรณ์ของประสิทธิภาพของโมเดล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ชุดข้อมูลไม่สมดุล ซึ่งหมายความว่าจำนวนอินสแตนซ์ของแต่ละคลาสมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ
นอกเหนือจากความแม่นยำแล้ว เมตริกการประเมินอื่นๆ เช่น ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 มักใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ความแม่นยำจะวัดสัดส่วนของการทำนายเชิงบวกที่แท้จริงจากการคาดการณ์เชิงบวกทั้งหมด ในขณะที่การเรียกคืนจะคำนวณสัดส่วนของการทำนายเชิงบวกที่แท้จริงจากการคาดการณ์เชิงบวกทั้งหมด คะแนน F1 คือค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกของความแม่นยำและการจดจำ และให้ความสมดุลระหว่างทั้งสองเมตริก
จำเป็นต้องพิจารณาข้อกำหนดเฉพาะของปัญหาที่มีอยู่เมื่อพิจารณาว่าแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมอย่างเหมาะสมหรือไม่ ตัวอย่างเช่น ในงานวินิจฉัยทางการแพทย์ การได้รับความแม่นยำสูงถือเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำและหลีกเลี่ยงการวินิจฉัยผิดพลาด ในทางกลับกัน ในสถานการณ์การตรวจจับการฉ้อโกง การเรียกคืนข้อมูลในระดับสูงอาจมีความสำคัญมากกว่าในการตรวจจับกรณีการฉ้อโกงให้ได้มากที่สุด แม้ว่าจะต้องเสียค่าใช้จ่ายจากผลบวกลวงก็ตาม
นอกจากนี้ ประสิทธิภาพของแบบจำลองควรได้รับการประเมินไม่เพียงแต่ในข้อมูลการฝึกอบรมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องที่แยกต่างหากเพื่อประเมินความสามารถในการสรุปทั่วไป การติดตั้งมากเกินไป โดยที่แบบจำลองทำงานได้ดีกับข้อมูลการฝึกแต่มีข้อมูลที่มองไม่เห็นไม่ดี สามารถตรวจพบได้ผ่านตัวชี้วัดการตรวจสอบ เทคนิคต่างๆ เช่น การตรวจสอบความถูกต้องข้ามสามารถช่วยลดการโอเวอร์ฟิตและให้การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
แม้ว่าความแม่นยำจะเป็นตัวบ่งชี้สำคัญของประสิทธิภาพของแบบจำลอง แต่สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาตัวชี้วัดอื่นๆ เช่น ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 รวมถึงข้อกำหนดเฉพาะของโดเมนปัญหา ไม่มีเกณฑ์ตายตัวสำหรับความถูกต้องที่ใช้กันทั่วโลก และการประเมินแบบจำลองควรมีความครอบคลุม โดยคำนึงถึงตัวชี้วัดและเทคนิคการตรวจสอบที่หลากหลาย เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพในการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: บทนำ (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)