İster daha fazla eğitim verisi oluşturmak isterse model performansındaki bozulmayı izlemek için yeni bir test seti oluşturmak için olsun, çoğu makine öğrenimi projesinin bir noktada açıklamadan geçmesi gerekir. Yeni makine öğrenimi projeleri söz konusu olduğunda, etiketleme şeması (etiketleme taksonomisi veya ontolojisi de denir) olmayabilir bile. Ek açıklama, bu projelerin çoğunun başarısında önemli bir adımdır. Yanlış anlarsanız, bu, tüm alt görevlerinizi etkileyecek ve sonuçta tüm projenin başarısız olmasına yol açacaktır.
Bir proje yeniyse ve ek açıklama şemasını ilk kez düşünüyorsanız, yaygın bir hata şemayı erkenden düzeltmek ve ona öyle davranmaktır. Olgun makine öğrenimi projelerinde bile, etiketleme şemalarının zaman içinde gelişmesi yaygındır, örneğin sürekli olarak yeni ürün kategorileri ortaya çıkar veya yeni ilaçlar piyasaya sürülür. Ek açıklama pahalıdır ve zaman alıcıdır ve bu nedenle şemadaki herhangi bir değişiklik çok fazla iş israfına neden olabilir.
İkinci tuzak: Sonuçları, talimatlar veya sınıf adları aracılığıyla önyargılı olabilirsiniz.
Etiketleme şemasının tasarımına dahil olmayan harici açıklayıcılarla çalışıyorsanız, verilerin nasıl etiketleneceğine dair bazı talimatlar yazmanız ve hatta şemanızdaki her kategorinin tanımlarını ve örneklerini sağlamanız gerekecektir. Bu genellikle bir açıklama projesinin en zor kısmıdır ve doğru olması için en çok yineleme gerektiren kısımdır.
Yanlış talimatlarla, kullanıcıya yanlışlıkla bir kategoriyi diğerine tercih etmesi için bazı ipuçları veriyor olabilirsiniz. Verilerde hiç görülmeyen bir kategori için örnekler verirseniz, kullanıcı aynı etki alanında örnekleri olan ve bu nedenle daha tanıdık görünen bir kategoriye kıyasla o kategoriyi seçmeye daha az meyilli olabilir. Bu, bir kullanıcıyı tek bir yanıt seçmeye hazırlamanın bir yoludur ve ek açıklama projelerinde büyük bir önyargı kaynağıdır. Sonuçlara ağırlık vermenin başka bir yolu da arayüzde bazı etiket ipuçları veya öneriler göstermektir.
Sınıf adları da bazı önyargılar getiriyor olabilir. Örneğin, "diğerleri" veya "aksesuarlar" içeren bir sınıf adınız varsa, bu, kullanıcının bu kategorinin daha hedefli görünen bir başka kategoriye kıyasla tanım olarak daha büyük olduğunu düşünmesine neden olabilir. Benzer şekilde, "çeşitli" türde bir kategorinin varlığı da yaygın bir tuzak olabilir ve kullanıcılar emin olmadıklarında her zaman onu seçmek zorunda kalabilirler.
Bu sorunlar tipik olarak yalnızca birkaç açıklama turundan sonra görünür hale gelir ve belirtilerden bazıları şunlar olabilir: beklenenden daha büyük veya daha küçük bir kategori veya yalnızca talimatlarda verilen örneklere veya ipuçlarına benzeyen örnekleri içeren bir kategori.
Üçüncü tuzak: problem alanınız dengesiz ve bazı sınıflar yeterince temsil edilmiyor.
Gerçek dünyadaki hemen hemen her süreç bir güç yasası dağılımını izlediğinden, sınıf dengesizliği çoğu projeyi etkileyecektir. Verilerinize açıklama ekledikten sonra amacınız, sorunlu alanı temsil eden bir veri kümesi elde etmektir, ancak aynı zamanda zararlı önyargılardan kaçınmak için daha küçük azınlık kategorilerinin adil bir temsilini sağlaması gerekir. Bu tatlı noktaya ulaşmak aynı zamanda verilere açıklama eklemenin en zorlu sorunlarından biridir.
Ancak, yeterince temsil edilmeyen kategoriler varsa, açıklama eklenecek farklı bir veri örneği oluşturmanız da önerilir; bu, gerçek dünyada görülen sayılardan daha fazla bu azınlık kategorilerine ilişkin örneklere sahip olacaktır. Örnek olarak, sağlık hizmetleri söz konusu olduğunda, bu kategorilerdeki hatalar daha kötü olabileceğinden, daha yaygın iyi huylu hastalıkların aksine, nadir fakat ciddi hastalıkları iyi bir şekilde kapsadığınızdan emin olmak isteyebilirsiniz. Bu aynı zamanda verilerinizin etik sonuçlarını düşünebileceğiniz ve belki de korumalı öznitelikleri içeren bazı örnekleri aşırı derecede örnekleme stratejilerini düşünebileceğiniz zamandır.
Dördüncü tuzak: belirsizliği görmezden gelirsiniz veya nicelleştirmezsiniz.
Belirsizlik her yerdedir, çünkü gerçek dünya da çoğunlukla belirsizdir. Ek açıklama durumunda, daha önce belirtildiği gibi, kötü talimatlar vererek veya belirsiz sınıf adları seçerek belirsizliğin kaynağı olabilirsiniz veya verilerinizin bir dereceye kadar örtüşen kategorilerle özünde belirsiz olması olabilir. Tüm belirsizlik durumları mutlaka o kadar kötü olmayacaktır ve çoğu durumda bir etiketi veya diğerini sınıflandırmanın ciddi bir hata olarak görülmemesi ve nihai ürünün performansını etkilememesi olabilir. Bu nedenle, nihai ürünü akılda tutmak ve bu kararları alırken her zaman bir alan uzmanını dahil etmek önemlidir.
Belirsiz kategorilerden gelen örnekler için birden fazla açıklayıcı kullanarak, belirsizlik düzeyini bir sayı ile bile ölçebilirsiniz, örneğin "Birisi tarafından Ayakkabı olarak sınıflandırılan örneklerin %30'u, başka biri tarafından Ayakkabı aksesuarları olarak da sınıflandırılmıştır ". Bir makine öğrenimi modeli de bu belirsizlikleri belirlemenize yardımcı olabilir, ancak sonuçta bu hataların düzeyini ve ciddiyetini ölçmek için kullanılan herhangi bir değerin insan yorumlayıcılardan gelmesi gerekir.
Son olarak, bu zor örneklerde hakem olacak ve nihai karar verici olacak bir alan uzmanı da atayabilirsiniz, böylece nihai etiketleriniz tutarlı olur.
Beşinci tuzak: ML modeliniz için yeterli veri almadınız.
Bu, muhtemelen yeni bir projeye başlayan bir veri bilim insanına çoğu zaman sorulan en zor sorudur: Ne kadar veriye ihtiyacınız var? Önce bazı veri analizleri yapmadan bir tahminde bulunmak çok zor - imkansız değilse de -. Ek açıklama çok maliyetli olabilir, bu nedenle numarayı doğru almak şirketinize 1000'lerce $$ tasarruf etmeniz anlamına gelebilir.
ML için ek açıklama hakkında daha fazla içerik için bizi Twitter ve LinkedIn'de takip edin .
Yasal Uyarı: Bu makale yalnızca eğitim amaçlıdır. Kimseyi web sitelerini, özellikle de bu tür eylemlere karşı hüküm ve koşulları olabilecek web mülklerini kazımaya teşvik etmiyoruz.
Biçimsel bir sistem, temel sembollerden ve bu sembolleri manipüle etmek için bir dizi kuraldan oluşan bir mantık yapısıdır. Bu semboller “temeldir” çünkü içsel bir anlamları yoktur.
asla kırılmayan, kendi yolunu bulan, ateşle şıngırdayan, her zaman inanmak isteyen, başka her şey neden önemli olsun ki, her şey bir yolunu bulup dururken, yavaş yavaş kalbimi veren türden. Bir yabancıya, hiç ayrılmak istemeyeceklerini umarak, umarım yeterli olur, her şey zorlaştığında ve umarım bir gün, o kadar da sert olmadığımı bilerek, kendimi yeterli bulurum. gerçekten blöf dediğim bu 'korkusuz Varlık'ta.
İster NFT'lerde yeni olun, ister sahnenin emektarı olun, burada anlattıklarımın faydalı olabileceğini umuyorum. Bu seri, "projelerin" herkesi kendilerine bir miktar para kazandırmak için manipüle etmek için kullandıkları özenle tasarlanmış yöntemleri ortaya çıkarmayı amaçlıyor.
Mars, Uranüs ve Kuzey Düğümü, 1 Ağustos 2022'de 18 derecede Boğa burcunda kavuşuyor. Yataklarımız yanarken nasıl uyuruz?-Gece yarısı yağı Yılın en önemli astrolojik yönlerinden biri olan Mars ve Uranüs'ün kaderin Kuzey Düğümü ile kavuşumu, gerçek bir aciliyet hissinin eşlik ettiği büyük bir uyandırma çağrısıdır.
İnsanlar sanata çekilir. On yıldan fazla bir süredir araştırmacılar, izleme sanatının sağlığımız ve esenliğimiz üzerindeki olumlu etkisini araştırıyorlar.