Kesan pelanggaran data dalam pembangunan model pembelajaran mesin

Apakah itu pelanggaran data?

Ralat teknikal adalah perkara biasa semasa pembangunan model pembelajaran mesin. Malah kesilapan yang tidak disengajakan boleh ditemui melalui pemeriksaan. Oleh kerana kebanyakan ralat ditunjukkan secara langsung dalam prestasi model, impaknya mudah dilihat. Walau bagaimanapun, kesan pelanggaran data adalah lebih berbahaya. Melainkan model digunakan kepada orang ramai, kewujudannya sukar untuk dikesan. Kerana situasi yang dihadapi oleh model dalam senario kehidupan sebenar tidak dapat dilihat.

Kebocoran data mungkin memberi pemodel ilusi bahawa model telah mencapai keadaan optimum yang dicari melalui metrik penilaian yang sangat tinggi dalam kedua-dua set data. Walau bagaimanapun, sebaik sahaja model itu dimasukkan ke dalam pengeluaran, bukan sahaja prestasinya mungkin lebih buruk daripada semasa ujian dijalankan, tetapi ia juga memerlukan lebih banyak masa untuk menyemak dan menala algoritma. Sebagai pemodel pembelajaran mesin, anda mungkin menghadapi keputusan yang bercanggah semasa fasa pembangunan dan pengeluaran.

Punca dan Kesan Pelanggaran Data

Pengenalan maklumat ini adalah tidak disengajakan dan dijana semasa proses pengumpulan, pengumpulan dan penyediaan data. Ia selalunya halus dan tidak langsung, menjadikannya sukar untuk dikesan dan dihapuskan. Semasa latihan, model menangkap korelasi atau hubungan kukuh antara maklumat tambahan ini dan nilai sasaran untuk mempelajari cara membuat ramalan. Walau bagaimanapun, setelah dikeluarkan, maklumat tambahan ini tidak tersedia, yang membawa kepada kegagalan model.

Semasa peringkat pengagregatan dan penyediaan data, beberapa transformasi statistik, seperti interpolasi dan penskalaan data, kadangkala digunakan yang mengeksploitasi pengagihan data statistik. Oleh itu, kami tidak boleh memperoleh hasil yang sama jika kami menggunakan pembetulan ini pada keseluruhan set data sebelum memproses set latihan dan ujian. Dalam kes ini, pengedaran data ujian akan menjejaskan pengedaran data latihan.

Sebagai contoh, kita boleh menganggap data siri masa sebagai urutan data yang mengandungi 100 nilai ciri. Jika kita membahagikan jujukan ini kepada 2 kumpulan yang sama dengan 50 nilai, maka sifat statistik seperti min dan sisihan piawai kedua-dua kumpulan itu tidak akan sama. Dalam tugasan ramalan siri masa, kita boleh menggunakan pengesahan silang lipatan k untuk menilai prestasi model. Proses ini mungkin memperkenalkan kejadian data lepas dalam set pengesahan dan kejadian masa hadapan dalam set latihan.

Begitu juga, dalam persekitaran pengeluaran sebenar, model pembelajaran mesin tanpa kebocoran data selalunya berprestasi lebih baik daripada keputusan ujian dan kurang terjejas oleh kebocoran data.

Atas ialah kandungan terperinci Kesan pelanggaran data dalam pembangunan model pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!