2.4 人工智能项目开发与验收

模型性能评估与测试

分类任务的评价指标:

  • 评价指标:评价指标的选择会影响如何比较和测量算法的性能
  • 泛化性:从目标领域内的训练数据到任意其他数据上的性能良好
  • 准确率:正确分类的样本数展总样本数的比例。但这个指标对不均衡数据而言,模型有可能掉入 ”高精确率陷阱“,如癌症等小概率事件
  • 混淆矩阵:真正例、真反例、假正例、假反例(预测为正,实际为反)
  • 精确率:所有预测为正中实际为正的比例
  • 召回率:所有实际为正中预测为正的比例
  • 精确率评估准不准,召回率评估预测全不全

模型调优,过拟合与欠拟合:

  • 算法参数:一般由人工设定,又称超参数
  • 模型参数:一般由学习确定
  • 参数调得好不好会直接影响性能
  • 过拟合:训练数据表现好,未知数据表现差
  • 欠拟合:都很差
  • 出现过拟合、欠拟合就需要重选数据、重新定模型
  • 泛化性能:由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身难度共同决定
  • 测试性能不等于泛化性能、测试性能随着测试集的变化而变化、很多机器学习算法本身有着一定的随机性

模型部署与维护

  • 生产环境是软件持续进行的环境,是最终用户使用的环境

  • 开发环境是程序员用于编码、调试和优化代码的环境

  • 单机环境是一台单独响应所有请求和处理的机器

  • 分布式环境是多台机器通过相互协调和通信来实现共同目标,通常是通过计算机集群来实现

模型部署的挑战:

  • 数据科学语言管理
  • 算力和 GPU 的分配
  • 可移植性
  • 可扩展性
  • 在极限状态下进行机器学习计算

在工业环境中部署与维护机器学习的工作流程:

  1. 数据管理
  2. 模型学习
  3. 模型验证(需求编码、形式验证、基于测试的验证)
  4. 模型部署(模型集成、模型检测、模型更新)

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