Переоснащение и недостаточное оснащение — это две проблемы, с которыми часто сталкиваются ученые, работающие с данными, и разработчики моделей в области машинного обучения. Эти фразы объясняют связь модели с обучающими данными и ее адаптируемость к совершенно новым, непроверенным данным. Чтобы модели успешно справлялись с реальными задачами, необходимо учитывать переобучение и недостаточное оснащение.
Переобучение:
Когда модель слишком тщательно изучает обучающие данные, она переопределяет и фиксирует как основные закономерности, так и шум или несущественные детали, присутствующие в данных. Следовательно, переоснащенная модель превосходит обучающие данные, но не может обобщаться на свежие, непроверенные данные. Вместо обучения такое поведение скорее связано с запоминанием, и модель может оказаться не в состоянии адекватно представить основные взаимосвязи, которые действительно важны для прогнозирования.
Общие признаки переобучения включают чрезвычайно низкую ошибку обучения и значительно более высокую ошибку проверки или тестирования. Для уменьшения переобучения можно использовать различные методы, в том числе следующие:
• Снижение сложности модели: уменьшение количества слоев в нейронной сети или использование меньшего количества функций для упрощения архитектуры модели.
•Дополнение данных: увеличивая обучающие данные, можно использовать случайные изменения, чтобы уменьшить акцент модели на шуме.
• Перекрестная проверка: анализ эффективности модели на различных подмножествах данных с использованием таких методов, как перекрестная проверка в k-кратном размере.
Недостаточная оснащенность:
С другой стороны, недостаточное соответствие происходит, когда модель слишком проста, чтобы обнаружить основные закономерности в обучающем наборе. В результате как обучающие данные, так и свежие, неиспользованные данные работают плохо. В модели с недостаточным соответствием отсутствует сложность, необходимая для понимания и описания взаимосвязей внутри данных.
Показатели недостаточного соответствия включают высокую ошибку обучения и столь же высокую ошибку проверки или тестирования. Чтобы решить проблему недостаточной оснащенности:
•Увеличение сложности модели. Модель можно улучшить, добавив больше характеристик или усложнив ее, чтобы лучше отражать лежащие в ее основе закономерности.
• Разработка функций: введение новых, подходящих функций, которые дают модели больше данных.
• Использование более продвинутых алгоритмов: переход к более сложным алгоритмам или методам, которые могут более точно фиксировать сложные взаимосвязи в данных.
Вывод. Для создания надежных и эффективных моделей машинного обучения необходимо найти баланс между переоснащением и недостаточным оснащением. Ученые, работающие с данными, могут разрабатывать модели, которые точно решают задачи в реальном мире и хорошо обобщают новые данные, понимая эти идеи и используя подходы для уменьшения их воздействия.
Ссылки:
1. Хасти Т., Тибширани Р. и Фридман Дж. (2009). Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование. Спрингер.
2. Жерон А. (2019). Практическое машинное обучение с использованием Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и методы для создания интеллектуальных систем. О'Рейли Медиа.
3. Гудфеллоу И., Бенджио Ю. и Курвиль А. (2016). Глубокое обучение. МТИ Пресс.
