Модель проверяют на данных, которых она при обучении не видела. Проверка на обучающих примерах показывает лишь, что система их запомнила.
Что нужно знать
- Путь данных: сбор, разметка, обучение, проверка.
- Проверку ведут на ОТЛОЖЕННЫХ данных, не участвовавших в обучении.
- Мусор на входе даёт мусор на выходе: объём данных не заменяет их качества.
- Разметка стоит дорого, делается людьми и потому содержит ошибки.
- Данные бывают структурированные (таблицы) и неструктурированные (тексты, изображения, звук).
- Персональные данные обрабатывают только с согласия человека, которого они касаются.
- Если в данных чего-то не было, модель этого не узнает — например редкого случая, не попавшего в выборку.
Где чаще всего ошибаются
- Проверяют модель на тех же данных, на которых учили.
- Считают, что чем больше данных, тем лучше, независимо от качества.
- Думают, что разметка безошибочна.
- Ожидают, что модель справится со случаем, которого не было в обучении.
Проверить себя
По этой же главе есть проверочная работа из 11 заданий на 25 минут. Проверка автоматическая, результат виден сразу — и по работе целиком, и по каждой теме.
Искусственный интеллект · 7 класс · Курс ИИ, 2024 · Мир данных