Одной из основных целей подготовки данных для моделей ИИ является обеспечение того, чтобы модель хорошо обобщала новые данные. Переобучение — распространенная проблема в моделях ИИ, возникающая, когда модель слишком хорошо обучена на обучающих данных и плохо работает на новых данных. Есть несколько способов избежать переобучения и обеспечить хорошее обобщение моделей на новые данные.
Регуляризация: регуляризация — это метод, используемый для предотвращения переобучения путем включения периода штрафного времени в целевую функцию версии. Этот период времени побуждает версию иметь небольшой вес, что, в свою очередь, делает версию намного менее сложной и с большей вероятностью хорошо обобщает новые данные. Общие стратегии регуляризации состоят из регуляризации L1 и L2, которые загружают период штрафного времени в функцию цели версии, в основном полностью основанную на абсолютном значении весов соответственно.
Перекрестная проверка. Перекрестная проверка — это метод, используемый для оценки производительности модели на новых данных. Он включает в себя разделение данных на несколько подмножеств, обучение модели на одном подмножестве и оценку ее на оставшихся подмножествах. Этот процесс повторяется несколько раз с использованием разных подмножеств для обучения и оценки. Перекрестная проверка обеспечивает более надежную оценку производительности модели на новых данных и может помочь выявить переоснащение.
Ранняя остановка. Ранняя остановка — это метод, используемый для предотвращения переобучения путем остановки процесса обучения до того, как модель станет слишком сложной. Обычно это делается путем мониторинга производительности модели на проверочном наборе во время обучения и остановки процесса обучения, когда производительность на проверочном наборе начинает ухудшаться.
Методы ансамбля. Методы ансамбля — это методы, которые объединяют прогнозы нескольких моделей. Это может помочь уменьшить переоснащение за счет усреднения прогнозов нескольких моделей, что, как правило, дает более надежные прогнозы. Общие методы ансамбля включают бэггинг и бустинг.
Увеличение данных: увеличение данных — это метод, используемый для искусственного увеличения размера обучающей выборки путем применения различных преобразований к существующим данным. Это может помочь уменьшить переоснащение, предоставляя модели более разнообразные примеры и уменьшая вероятность запоминания обучающих данных. Общие методы увеличения данных включают вращение, масштабирование, отражение и добавление шума к данным.
Еще одним важным шагом является использование правильной оценочной метрики, поскольку метрика точности может быть не лучшим выбором при работе с несбалансированными наборами данных или когда целью модели является выявление редких событий. Вместо этого для этих случаев больше подходят такие показатели, как точность, полнота, оценка F1 или площадь под ROC-кривой.
Наконец, важно помнить, что переобучение не всегда плохо, это компромисс между производительностью модели на тренировочном наборе и ее производительностью на невидимых данных. Поэтому важно использовать правильный подход, который соответствует конкретной проблеме и набору данных, и учитывать производительность модели на различных наборах данных, таких как наборы для обучения, проверки и тестирования.
В заключение, избегание переобучения и обеспечение того, чтобы модели хорошо обобщались на новые данные, является важным шагом в подготовке данных для моделей ИИ. Используя такие методы, как регуляризация, перекрестная проверка, ранняя остановка, ансамблевые методы, увеличение данных и соответствующие метрики оценки, вы можете уменьшить сложность модели и улучшить ее способность обобщать новые данные. Это поможет повысить производительность моделей ИИ и получить более надежные результаты.
