Сергей Чижов
serg.chyzhov@gmail.com
Использование искусственного интеллекта (ИИ) — систем, демонстрирующих интеллектуальное поведение путем анализа данных и выполнения действий с определенной степенью автономии для достижения конкретных целей, — является важной частью цифровой трансформации, позволяющей более широко использовать данные для анализа и принятия решений. Такие системы часто разрабатываются в процессе машинного обучения (МО), когда модели обучаются на основе данных без явного программирования. Однако, поскольку эти технологии часто используют исключительно большое количество обучаемых параметров, расположенных в непрозрачных архитектурах моделей, возникают новые риски, которые необходимо снизить, чтобы обеспечить безопасность пациентов и достоверность результатов клинических исследований. Кроме того, поскольку всеобъемлющий подход по своей сути основан на данных, необходимо принимать активные меры, чтобы избежать интеграции предвзятости в приложения ИИ/МО и повысить надежность ИИ.
Валидация модели искусственного интеллекта в машинном обучении — это важный процесс проверки и оценки качества модели на основе независимых данных, которые не использовались в процессе обучения. Он позволяет определить, насколько хорошо модель обобщает данные и способна решать задачи на новых, ранее не встречавшихся примерах. Вот этапы валидации модели машинного обучения:
1. Разделение данных: Начните с разделения исходного набора данных на две части: обучающую выборку (training set) и тестовую выборку (test set). Обычно, примерно 70-80% данных используют для обучения, а оставшиеся 20-30% — для тестирования.
2. Обучение модели: Используйте обучающую выборку для обучения модели. Это включает в себя подачу данных на вход модели, определение параметров и настройку алгоритма для решения конкретной задачи.
3. Выбор метрик: Выберите метрики оценки производительности модели, которые соответствуют конкретной задаче. Например, для задач классификации это могут быть точность (accuracy), полнота (recall), точность (precision) и F1-мера, а для задач регрессии — средняя абсолютная ошибка (MAE) или средняя квадратичная ошибка (MSE).
4. Применение модели: Примените обученную модель к тестовой выборке, чтобы получить прогнозы или предсказания.
5. Оценка производительности: Используя ранее выбранные метрики, оцените производительность модели на тестовой выборке. Это позволит вам понять, насколько хорошо модель работает на новых данных.
6. Настройка гиперпараметров: Если модель имеет гиперпараметры (например, коэффициент обучения, количество слоев, размер пакета обучения и т.д.), проведите процесс настройки гиперпараметров для достижения лучшей производительности.
7. Кросс-валидация (опционально): Кросс-валидация может быть использована, если у вас ограниченный объем данных. Этот метод помогает уменьшить влияние случайности разделения данных, разбивая данные на несколько фолдов, последовательно используя каждый из них в качестве тестовой выборки и объединяя результаты.
8. Финальная оценка: После настройки модели и гиперпараметров проведите окончательную оценку на тестовой выборке для получения окончательной производительности модели.
9. Интерпретация результатов: Проанализируйте результаты валидации, чтобы понять, какие типы ошибок делает модель и как она решает задачу. Это поможет понять, где можно улучшить модель или внести изменения в данные.
10. Развертывание модели: После успешной валидации модели и удовлетворительной производительности на тестовых данных, можно развернуть модель в продуктивную среду для использования в реальных приложениях.
11. Мониторинг и обновление: Следите за производительностью модели в реальном времени и периодически обновляйте ее, если данные или требования изменились, чтобы модель оставалась актуальной и точной.
Музыка
Фильмы
ТВ Шоу
Категории видео
