Машин сургалтын загварт хэвийсэн байдлыг илрүүлэх нь шударга, ёс зүйтэй AI системийг хангах чухал тал юм. Өгөгдөл цуглуулах, урьдчилан боловсруулах, онцлогийг сонгох, загвар сургах, байршуулах зэрэг машин сургалтын дамжуулах хоолойн янз бүрийн үе шатуудаас хазайлт үүсч болно. Өргөтгөсөн байдлыг илрүүлэх нь статистик дүн шинжилгээ, домайн мэдлэг, шүүмжлэлтэй сэтгэлгээний хослолыг хамардаг. Энэхүү хариу арга хэмжээнд бид машин сургалтын загварууд дахь гажуудлыг илрүүлэх арга, тэдгээрээс урьдчилан сэргийлэх, багасгах стратегийг судлах болно.
1. Мэдээлэл цуглуулах:
Машины сургалтын өрөөсгөл байдал нь ихэвчлэн нэг талыг барьсан сургалтын мэдээллээс үүдэлтэй байдаг. Сургалтын өгөгдлийг аливаа төрөлхийн гажуудлыг сайтар шалгаж үзэх нь чухал юм. Нэг нийтлэг арга бол өгөгдлийн зүй тогтол, тэнцвэргүй байдлыг тодорхойлохын тулд өгөгдлийн нарийвчилсан шинжилгээ (EDA) хийх явдал юм. Гистограмм, хайрцагны график, тараах график гэх мэт дүрслэх аргууд нь ангиллын тархалт, дутуу утгууд, хэт давчуу байдал, хамааралтай холбоотой хэвийх байдлыг илрүүлэхэд тусалдаг.
Жишээлбэл, зээлийн зөвшөөрлийг урьдчилан таамаглахад ашигладаг өгөгдлийн багцад хүн ам зүйн өөр өөр бүлгүүдийн хооронд батлагдсан зээлийн тоо мэдэгдэхүйц тэнцвэргүй байвал энэ нь өрөөсгөл байдлыг илэрхийлж болно. Үүний нэгэн адил, хэрэв тодорхой бүлгүүд өгөгдөлд дутуу төлөөлдөг бол загвар нь тэдгээр бүлгүүдэд сайн ерөнхий ойлголт өгөхгүй байх нь өрөөсгөл таамаглалд хүргэдэг.
2. Урьдчилсан боловсруулалт:
Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалтын явцад өгөгдлийг цэвэрлэх, хэвийн болгох, кодлох замаар санамсаргүй байдлаар хэвийх боломжтой. Жишээлбэл, дутуу үнэ цэнэ эсвэл хэт давчуу утгыг нэг талыг барьсан байдлаар зохицуулах нь загварын суралцах үйл явцыг гажуудуулж болзошгүй юм. Урьдчилсан боловсруулалтын бүх үе шатыг баримтжуулж, өгөгдөл хувиргалтыг хэрхэн хийж байгаа ил тод байдлыг хангах нь маш чухал юм.
Хязгаарлагдмал байдлыг арилгахын тулд урьдчилсан боловсруулалтын нийтлэг аргуудын нэг бол өгөгдлийн өсгөлт бөгөөд синтетик өгөгдлийн цэгүүд нь ангиллын тархалтыг тэнцвэржүүлэх эсвэл өөр өөр бүлгүүдийн загварын гүйцэтгэлийг сайжруулах зорилгоор үүсдэг. Гэсэн хэдий ч өгөгдлийн өсөлт нь хэвийх байдлыг багасгах, загварчлалын шударга байдалд үзүүлэх нөлөөг баталгаажуулах нь чухал юм.
3. Онцлогын сонголт:
Загварт ашигласан шинж чанаруудаар дамжуулан хэвийсэн байдал илэрч болно. Корреляцийн шинжилгээ, харилцан мэдээлэл эсвэл онцлогийн ач холбогдлын оноо зэрэг онцлогийг сонгох аргууд нь өрөөсгөл ойлголтыг бий болгож буй ялгаварлан гадуурхах шинж чанарыг тодорхойлоход тусална. Ийм шинж чанаруудыг арилгах эсвэл үгүйсгэх нь шударга бус таамаглалыг бууруулж, загварын тэгш байдлыг сайжруулж чадна.
Жишээлбэл, ажилд авах загварт, хэрэв загвар нь хүйс, арьсны өнгө гэх мэт ялгаварлан гадуурхах шинж чанарт ихээхэн тулгуурладаг бол энэ нь ажилд авах явцад өрөөсгөл хандлагыг бий болгож болзошгүй юм. Ийм шинж чанаруудыг хасч, эсвэл эсрэг тэсрэг арга барилыг ашигласнаар загвар нь илүү шударга шийдвэрийн хил хязгаарыг сурч чадна.
4. Загвар сургалт:
Алгоритмийн сонголт, гиперпараметр эсвэл оновчлолын зорилгын улмаас загвар сурах үйл явцад хэвийсэн байдал үүсч болно. Загварын гүйцэтгэлийг янз бүрийн дэд бүлгүүд эсвэл эмзэг шинж чанаруудын дагуу тогтмол үнэлэх нь ялгаатай нөлөөлөл, хэвийх байдлыг илрүүлж чадна. Үл хамаарах нөлөөллийн дүн шинжилгээ, тэгшитгэсэн магадлал эсвэл хүн ам зүйн тэгш байдал зэрэг хэмжүүрүүд нь шударга байдлыг тоолж, загварыг сайжруулахад чиглүүлж чадна.
Нэмж дурдахад, загвар сургалтын явцад шударга байдлын хязгаарлалт эсвэл зохицуулалтын нөхцөлийг тусгах нь өрөөсгөл хандлагыг бууруулж, шударга үр дүнд хүрэхэд тусална. Өрсөлдөөнтэй сургалт, ялгаатай нөлөө арилгагч эсвэл дахин жинлэх зэрэг арга техник нь ялгаварлан гадуурхах зан үйлийг шийтгэх замаар загварын шударга байдлыг сайжруулж чадна.
5. Загварын үнэлгээ:
Загварыг сургасны дараа түүний шударга байдал, ерөнхий чадварыг үнэлэхийн тулд бодит нөхцөл байдалд түүний гүйцэтгэлийг үнэлэх нь чухал юм. Хязгаарлалтын аудит, мэдрэмжийн шинжилгээ эсвэл A/B тест хийх нь сургалтын явцад илрээгүй хэвийх байдлыг илрүүлж чадна. Загварын таамаглалыг цаг хугацааны явцад хянаж, янз бүрийн оролцогч талуудаас санал хүсэлтийг авах нь түүний янз бүрийн хэрэглэгчдийн бүлэгт үзүүлэх нөлөөний талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг өгөх боломжтой.
Машин сургалтын загваруудын хэвийх байдлыг илрүүлэх, багасгах нь машин сургалтын бүх шугамыг хамарсан цогц арга барилыг шаарддаг. Дадлагажигчид мэдээлэл цуглуулах, урьдчилан боловсруулах, онцлогийг сонгох, загвар сургалт, үнэлгээ хийх явцад сонор сэрэмжтэй байснаар бүх оролцогч талуудад ашиг тусаа өгөх илүү ил тод, хариуцлагатай, шударга хиймэл оюун ухааны системийг бий болгож чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу
Илүү олон асуулт, хариулт:
- Талбар: Хиймэл оюун
- хөтөлбөр: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрт очно уу)
- Хичээл: Оршил (холбогдох хичээл рүүгээ яв)
- сэдэв: Машины сургалт гэж юу вэ (холбогдох сэдэв рүү оч)