Очень полезная научная статья, где подходят к вопросу о просачивании данных в машинном обучении. Каждому, кто интересуется этой темой, стоит обратить внимание! Не представляю своей работы без таких исследований. #машинноеОбучение
Машинное обучение (МО) значительно изменило такие области, как медицина, физика, метеорология и анализ климата, позволяя создавать прогностические модели, принимать решения на основе данных и проводить глубокий анализ информации. Благодаря доступным и простым в использовании библиотекам программного обеспечения с множеством алгоритмов обучения и инструментов для работы с данными, кривая обучения в исследованиях, основанных на МО, значительно снизилась, способствуя развитию программного обеспечения на основе МО. Но несмотря на простоту использования этих инструментов, создание настраиваемого анализа данных на основе МО остается сложной задачей, требующей настройки для конкретных требований в области данных, предварительной обработки, инженерии признаков, оптимизации параметров и выбора модели.
Даже на первый взгляд простые трубопроводы МО могут привести к катастрофическим последствиям, если они неправильно созданы или интерпретированы. Поэтому крайне важно отметить, что повторяемость в трубопроводе МО не гарантирует точности выводов. Решение этих проблем является ключевым для улучшения приложений и создания социальной акцептации методологий МО.
Данное обсуждение особенно фокусируется на обучении с учителем, подмножестве МО, в котором пользователи работают с данными, представленными в виде пар признак-цель. Несмотря на то, что множество техник и автоматизированных инструментов позволяют создавать модели высокого качества, важно отметить ограничения данной работы. Одной из основных проблем в МО является утечка данных, которая значительно влияет на надежность моделей. Обнаружение и предотвращение утечки является важным для обеспечения точности и надежности модели. В тексте представлены примеры, подробные описания случаев утечки данных и руководство по их идентификации.
Коллективное исследование представляет несколько важных моментов, лежащих в основе большинства случаев утечки. Это исследование было проведено исследователями из Института нейронауки и медицины, Института системной нейронауки, Гейнрих-Гейне-Университета Дюссельдорфа, Макс-Планк-школы познания, Университетской больницы Ульм, Ульмского университета, Principal Global Services (Индия), Университетского колледжа Лондона, Лондонского института Алана Тьюринга, Европейской лаборатории для обучения и интеллектуальных систем (ELLIS) и Индийского института технологий Бомбея. Основные стратегии предотвращения утечки данных включают:
— Строгое разделение обучающих и тестовых данных.
— Использование вложенной кросс-валидации для оценки модели.
— Определение конечной цели трубопровода МО.
— Тщательное тестирование доступности признаков после развертывания.
Команда отмечает, что поддержание прозрачности в проектировании трубопровода, обмен техниками и доступность кода для общественности может улучшить доверие к обобщаемости модели. Кроме того, рекомендуется использовать существующее высококачественное программное обеспечение и библиотеки, при этом сохраняя целостность трубопровода МО, которая имеет приоритет над его результатами или воспроизводимостью.
Признавая, что утечка данных не является единственной проблемой в МО, текст отмечает другие потенциальные проблемы, такие как смещение набора данных, трудности развертывания и актуальность бенчмарк-данных в реальных сценариях. Хотя все эти аспекты не могут быть охвачены в данном обсуждении, читателям рекомендуется быть бдительными по отношению к потенциальным проблемам в своих методах анализа.
Ознакомьтесь с исследованием. Все заслуги за это исследование принадлежат его авторам. Также не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Telegram (t.me/flycodetelegramru) и быть в курсе последних новостей об искусственном интеллекте.
Если вам нужны рекомендации по управлению и применению искусственного интеллекта в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Мы также предлагаем практические решения на основе искусственного интеллекта, такие как бот для продаж, который автоматизирует общение с клиентами и управление взаимодействием на всех этапах пути клиента. Узнайте, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами на нашем сайте flycode.ru.
