2.4 人工智能项目开发与验收
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:
- 数据管理
- 模型学习
- 模型验证(需求编码、形式验证、基于测试的验证)
- 模型部署(模型集成、模型检测、模型更新)
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