Тільки 20% проектів у галузі штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) досягають стадії впровадження через проблеми з оцінкою та валідацією моделей.
source: Img
Вступ
У динамічній галузі машинного навчання (ML) побудова моделі — це лише початок. Справжнім викликом є оцінка її ефективності для забезпечення надійності, справедливості та стійкості. Без ретельної оцінки модель ML може показувати чудові результати під час навчання, але провалитися у реальних умовах, що призведе до дорогоцінних помилок. Погано оцінена модель може видавати неправильні прогнози, посилювати упередження або навіть створювати вразливості безпеки, тому оцінка є основою відповідальної розробки штучного інтелекту.
Чому оцінка моделі важлива в машинному навчанні?
- Забезпечує узагальнення : Допомагає виявити перенавчання чи недонавчання, забезпечуючи добре функціонування моделі на невідомих даних.
- Зменшує помилки та ризики : Ключове в таких сферах, як охорона здоров’я та фінанси, де неправильні прогнози можуть мати серйозні наслідки.
- Поліпшує продуктивність моделі : Дозволяє налаштувати гіперпараметри та вибір кращих алгоритмів.
- Виявляє проблеми з упередженістю та справедливістю : Запобігає зміцненню соціальних або демографічних упереджень у моделях машинного навчання.
Основні методи оцінки моделей у машинному навчанні
Розглянемо деякі широко використовувані методи оцінки в різних застосуваннях ML.
1. Показники ефективності
Вибір правильного показника ефективності є важливим для точної оцінки успішності моделі. Різні завдання ML вимагають специфічних метрик для правильної оцінки:
Метрики для класифікації:
- Точність (Accuracy) : Визначає частку правильно класифікованих випадків. Однак для сильно нерівномірних наборів даних (наприклад, виявлення шахрайства, де випадки шахрайства рідкісні) точність сама по собі може бути оманливою.
- Точність та відзив (Precision & Recall) : Точність визначає, скільки з передбачених позитивних випадків є правильними, а відзив визначає, скільки фактичних позитивних випадків було виявлено моделлю.
- F1-Score : Гармонійне середнє точності та відзиву, підходить, коли потрібно мінімізувати як хибні позитиви, так і хибні негативи.
- AUC-ROC : Оцінює здатність моделі розрізняти класи, широко використовується в медичних та фінансових застосунках.
Метрики для регресії:
- Середньоквадратична помилка (MSE) : Обчислює середню квадратну різницю між фактичними та передбаченими значеннями, більше штрафуючи великі помилки. Корисна, коли потрібно значно покарати великі помилки.
- Середня абсолютна помилка (MAE) : Вимірює середню абсолютну помилку, що робить її більш зрозумілою в реальних сценаріях, обробляючи всі помилки однаково.
- R-квадрат (R²) : Визначає, наскільки добре модель пояснює варіацію цільової змінної. Чим більший R², тим краща відповідність.
- Квадратична корінь середньоквадратичної помилки (RMSE) : Квадратний корінь з MSE, що дає помилки в тій же одиниці вимірювання, що й цільова змінна, що полегшує інтерпретацію.
Реальний приклад: на президентських виборах у США 2020 року моделі прогнозування показали середню помилку 4%, що призвело до помилкових прогнозів щодо голосування. Правильний вибір метрики та вдосконалені стратегії оцінки могли б покращити точність цих прогнозів.
2. Крос-валідація (CV)
Крос-валідація забезпечує, щоб ефективність моделі не залежала від конкретних навчальних даних. Популярні методи CV включають:
- K-Fold крос-валідація: Розділяє дані на K підмножин, використовуючи кожну підмножину як тестовий набір, тренуючи на решті K-1 підмножин.
- Leave-One-Out крос-валідація (LOO-CV): Тренує модель на всіх даних, крім одного, і тестує на виключеному, корисно для малих наборів даних.
3. Оцінка упередженості та справедливості
Ненавмисні упередження в моделях ML можуть призвести до несправедливих результатів. Оцінка справедливості допомагає зменшити ці упередження.
Деякі ключові методи оцінки справедливості включають:
Демографічна паритетність: Забезпечує рівномірний розподіл прогнозів між різними демографічними групами.
Наприклад, дослідження провідної AI компанії виявило, що моделі розпізнавання осіб мали рівень помилок 0,8% для білих чоловіків, але 34,7% для жінок з темнішою шкірою, що підкреслює важливість оцінки справедливості в системах ML.
4. Виявлення зсуву даних і концептуального зсуву
З часом реальні дані можуть змінюватися, що призводить до погіршення ефективності моделі. Виявлення таких зсувів важливе для підтримки точності. Звичайні методи включають:
Тест Колмогорова-Смірнова (KS): Оцінює зміни в розподілі вхідних даних.
Приклад: під час пандемії COVID-19 онлайн-поведінка споживачів змінилася, що зробило моделі рекомендацій до пандемії неефективними через зсув даних.
5. A/B тестування
A/B тестування є важливим для оцінки ефективності моделі в реальних умовах:
A/B тестування : Запускаються дві різні версії моделі, щоб визначити, яка з них працює краще в реальному середовищі.
Netflix часто використовує A/B тестування для покращення своєї системи рекомендацій. Дослідження 2021 року показало, що покращений алгоритм персоналізації збільшив залученість користувачів на 17%, що підкреслює вплив оцінки в реальних умовах.
Висновок
Оцінка моделей — це постійний, ітераційний процес, який забезпечує, щоб системи машинного навчання були не лише функціональними, але й справедливими, надійними та стійкими. Комбінуючи показники ефективності, крос-валідацію, оцінку справедливості та тестування в реальних умовах, інженери можуть розробляти моделі, що надають значущі та неперебільшені результати. Оскільки AI продовжує еволюціонувати, ретельна оцінка моделей залишатиметься основним стовпом для впровадження високопродуктивних рішень ML.
Джерела
-
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
-
Molnar, C. (2020). Interpretable Machine Learning. Leanpub.
-
‘Polling Errors in the 2020 U.S. Presidential Election’, Vanderbilt University (https://news.vanderbilt.edu/2021/07/19/pre-election-polls-in-2020-had-the-largest-errors-in-40-years/?utm_source=chatgpt.com)
-
Bias in Facial Recognition Technology (https://news.mit.edu/2018/study-finds-gender-skin-type-bias-artificial-intelligence-systems-0212?utm_source=chatgpt.com)
-
Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
Перекладено з: Model Evaluation: A Fundamental Principle every ML Engineer Should know