Nemtokake manawa model pembelajaran mesin wis dilatih kanthi bener minangka aspek kritis ing proses pangembangan model. Nalika akurasi minangka metrik penting (utawa malah metrik kunci) kanggo ngevaluasi kinerja model, iku ora mung indikator model sing dilatih kanthi apik. Entuk akurasi ing ndhuwur 90% dudu batesan universal kanggo kabeh tugas machine learning. Tingkat akurasi sing bisa ditampa bisa beda-beda gumantung saka masalah tartamtu sing ditangani.
Akurasi minangka ukuran sepira kerepe model nggawe prediksi sing bener saka kabeh prediksi sing digawe. Iki diitung minangka jumlah prediksi sing bener dibagi karo jumlah prediksi. Nanging, akurasi mung ora bisa nyedhiyani gambaran lengkap kinerja model, utamané ing kasus ngendi dataset ora imbang, tegesé ana prabédan pinunjul ing nomer kedadean saben kelas.
Saliyane akurasi, metrik evaluasi liyane kayata presisi, kelingan, lan skor F1 umume digunakake kanggo netepake kinerja model pembelajaran mesin. Precision ngukur proporsi prediksi positif sing bener saka kabeh prediksi positif, dene kelingan ngitung proporsi prediksi positif sing bener saka kabeh positif sing nyata. Skor F1 minangka rata-rata harmonik saka presisi lan kelingan lan menehi keseimbangan antarane rong metrik kasebut.
Penting kanggo nimbang syarat tartamtu saka masalah nalika nemtokake manawa model wis dilatih kanthi bener. Contone, ing tugas diagnosa medis, nggayuh akurasi dhuwur iku penting kanggo mesthekake prediksi akurat lan supaya misdiagnosis. Ing tangan liyane, ing skenario deteksi penipuan, kelingan dhuwur bisa uga luwih penting kanggo njupuk minangka akeh kasus fraudulent sabisa, malah ing biaya sawetara positif palsu.
Salajengipun, kinerja model kudu dievaluasi ora mung ing data latihan nanging uga ing dataset validasi sing kapisah kanggo netepake kemampuan generalisasi. Overfitting, ing ngendi model nindakake kanthi apik ing data latihan nanging kurang ing data sing ora katon, bisa dideteksi liwat metrik validasi. Teknik kayata validasi silang bisa mbantu nyuda overfitting lan menehi evaluasi kinerja model sing luwih kuat.
Nalika akurasi minangka indikator utama kinerja model, penting kanggo nimbang metrik liyane kayata presisi, kelingan, lan skor F1, uga syarat khusus saka domain masalah. Ora ana batesan tetep kanggo akurasi sing ditrapake sacara universal, lan evaluasi model kudu komprehensif, kanthi njupuk macem-macem metrik lan teknik validasi kanggo njamin efektifitas ing aplikasi ing donya nyata.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning