10 распространенных ошибок машинного обучения и как их избежать

Машинное обучение — мощный инструмент для анализа данных и прогнозирования, но работать с ним может быть непросто. Используя машинное обучение, мы создаем модели и обучаем их, чтобы они давали нам рекомендации на основе закономерностей, которые они обнаруживают в данных. Чтобы получить максимальную отдачу от ваших моделей, важно знать, каких ошибок следует избегать. Разработчики допускают некоторые распространенные ошибки машинного обучения при создании моделей ML.

В этой статье мы рассмотрим 10 основных ошибок машинного обучения, которые допускают разработчики при работе с моделями машинного обучения, а также дадим несколько советов, как их избежать. Но сначала давайте лучше поймем, что такое машинное обучение.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение является частью искусственного интеллекта и информатики. Он использует данные и алгоритмы для копирования того, как люди учатся, поэтому со временем может повысить точность.

Благодаря машинному обучению компьютеры могут постоянно повышать свою производительность, подобно тому, как люди совершенствуют свои навыки на практике. Компьютеры становятся лучше в составлении точных прогнозов и решений, поскольку они обрабатывают больше данных.

Топ-10 распространенных ошибок в машинном обучении

Позвольте нам глубоко понять каждую распространенную ошибку в машинном обучении, ее влияние на вашу модель или проект машинного обучения, а также решения, позволяющие уменьшить или избежать ошибок. Вот 10 самых распространенных ошибок машинного обучения

1. Не анализировать данные

Анализ данных включает использование статистических и логических методов для систематического описания, иллюстрации, обобщения и оценки данных. Анализ данных необходим в машинном обучении, чтобы избежать негативных результатов.

Некоторые из распространенных ошибок машинного обучения, совершаемых при неанализе данных:

• Искажения в необработанных данных. Это может привести к созданию предвзятых моделей, подтверждающих неравенство. Неспособность обнаружить аномалии также может подорвать точность прогнозов.
• Пренебрежение шаблонами данных:это может привести к упущенным возможностям и снижению производительности модели.
• Неэффективный анализ данных:он приводит к неточным выводам, ненадежным моделям и аморальному принятию решений, что ухудшает общую производительность и влияние.

Последствия:

Без надлежащего анализа модели могут работать плохо и давать неточные прогнозы.

Решение:

Чтобы эффективно анализировать данные в машинном обучении, важно выполнить несколько ключевых шагов:

• Получите представление о контексте, источниках и качестве данных. Затем выполните исследовательский анализ данных (EDA), чтобы выявить закономерности, выбросы и взаимосвязи. Соответствующим образом обрабатывайте недостающие данные и аномалии.
• Используйте методы визуализации, чтобы получить представление и выявить потенциальные проблемы.
• Устраните дисбаланс данных и оцените репрезентативность разных классов.
• Используйте статистические методы и корреляционный анализ, чтобы понять взаимосвязь функций.
• Рассмотрите методы уменьшения размерности для сложных наборов данных и обратите особое внимание на предвзятость и справедливость, проверяя потенциальные несоответствия. Используйте экспертные знания в предметной области для точной интерпретации результатов.
• Сотрудничайте с экспертами в предметной области и заинтересованными сторонами для получения комплексной информации.
• Наконец, документирование процедур и решений анализа имеет решающее значение для воспроизводимости. Эффективный анализ данных повышает производительность модели, уменьшает предвзятостьи способствует принятию обоснованных решений в проектах машинного обучения.

2. Как избежать утечки данных

Утечка данных в машинном обучении — очень распространенная ошибка, которая возникает, когда информация распределяется между наборами тестовых и обучающих данных. Это может привести к нереалистичной производительности модели на тестовом наборе, поскольку модель запоминает обучающий набор.

Последствия:

Перекрытие данных в подмножествах обучения и тестирования может привести к высокой точности, но к низкой производительности при работе с новыми данными в рабочей среде.

Решение:

• Чтобы предотвратить утечку данных в машинном обучении, можно выполнить следующие шаги:
• Разделите наборы данных и обеспечьте отсутствие дублирования данных обучения и тестирования.
• Используйте соответствующие функции, которые не коррелируют с целевой переменной.
• Создайте набор проверки, чтобы избежать переобучения и недостаточной производительности.
• Нормализуйте входные данные отдельно для обучения и тестирования.
• Установите пороговое значение для данных временных рядов, чтобы предотвратить использование будущих данных.
• Будьте осторожны с перекрестной проверкой и масштабируйте данные по каждому сгибу отдельно.

Эти стратегии обеспечивают точные и надежные модели машинного обучения.

3. Недостаточная предварительная обработка данных

Чтобы использовать данные для обучения модели, мы должны сначала обработать их, чтобы сделать их читабельными и организованными. Этот процесс включает преобразование необработанных данных в определенные наборы или чистые данные.

При предварительной обработке данных часто совершаются следующие ошибки машинного обучения:

• Игнорирование пропущенных значений. В реальных данных часто встречаются пропущенные значения. Эти значения могут отсутствовать из-за повреждения данных или невозможности записи данных. Игнорирование пропущенных значений может привести к смещению и привести к неточным прогнозам.
• Неправильное масштабирование функций/инжиниринг функций. Масштабирование функций нормализует различные функции до общего масштаба, не позволяя определенным функциям доминировать в процессе обучения.
• Обработка выбросов. Обработка выбросов также важна для предотвращения влияния шума на способность модели фиксировать закономерности.
• Плохой анализ набора данных. Понимание характеристик набора данных и использование соответствующих методов могут повысить качество входных данных и улучшить производительность модели.
• Необработанные данные часто бывают непоследовательными или неполными в своем форматировании, поэтому предварительная обработка имеет решающее значение для повышения точности.

Решение:

Улучшение качества входных данных важно для повышения производительности модели. Для этого требуются такие методы, как устранение пропущенных значений, функции масштабирования и обработка выбросов, которые могут повысить качество данных.

4. Недостаток знаний предметной области

Знания предметной области относятся к знаниям о конкретной среде, в которой работает целевая система. В проектах машинного обучения понимание предметной области имеет решающее значение.

Решение:

Сотрудничество с экспертами в предметной области: это может помочь выявить соответствующие функции и разработать эффективные модели. Активное участие, эффективное общение и постоянное обучение могут привести к созданию более точных моделей, соответствующих отраслевым требованиям.

5. Выбор неправильного алгоритма

Выбор правильного алгоритма имеет решающее значение для успешного проекта машинного обучения. Каждый алгоритм имеет уникальные сильные стороны, ограничения и параметры. Прежде чем принимать решение, важно понять ваши данные, проблему и критерии оценки.

Правильный алгоритм способствует точности модели машинного обучения, поэтому очень важно не выбрать неправильный.

Последствия:

Эффективность и точность модели могут снизиться и в некоторых случаях могут привести к сбоям, если алгоритм выбран неправильно.

Решение:

Решением этой проблемы может быть понимание ваших данных, проблемы и критериев оценки перед выбором алгоритма. Проверьте, все ли частные случаи можно решить с помощью выбранного алгоритма.

Например, линейная регрессия хороша для прогнозирования непрерывных переменных, но не для задач классификации. Кластеризация K-средних отлично подходит для выявления схожих точек данных, но не для обнаружения выбросов. Машины опорных векторов хорошо работают с многомерными данными, но не с зашумленными данными.

6. Недостаточная оценка модели

Недостаточная оценка модели в машинном обучении означает отсутствие анализа или оценки эффективности модели на начальных этапах исследования и ненадлежащий мониторинг ее в течение определенного периода времени.

Оценка эффективности модели машинного обучения включает использование различных показателей для анализа ее производительности, сильных и слабых сторон.

Последствия:

Это может привести к плохому обобщению, напрасной трате ресурсов, предвзятым решениям, ненадежным результатам, ложной уверенности, трудностям в выборе модели, отсутствию адаптивности, отрицательному пользовательскому опыту, упущенным возможностям для улучшения, а также затруднению воспроизводимости и коммуникации.

Решение:

Чтобы избежать этих последствий, применяйте строгие методы оценки, используйте соответствующие метрики и перекрестную проверку, а также регулярно обновляйте и переоценивайте модели.

7. Непонимание пользователя

Неправильное понимание ваших пользователей может иметь плохие последствия для модели в долгосрочной перспективе. Это возникает, когда разработчик не имеет четкого представления о проблеме и решении, которое разрабатывается для целевых пользователей.

Последствия:

Это может привести к плохому пользовательскому опыту, нерелевантным рекомендациям, низкому уровню внедрения, упущенным возможностям, проблемам предвзятости и справедливости, неэффективному общению, напрасной трате ресурсов, несоответствию бизнес-целям, сопротивлению изменениям, отсутствию обратной связи, юридическим и этическим рискам и трудностям. при сборе обучающих данных.

Решение:

Чтобы смягчить эти последствия, инвестируйте в исследования пользователей и взаимодействуйте с потенциальными пользователями во время разработки, используя методологии проектирования, ориентированные на пользователя.

8. Существующие решения

Использование существующих решений в проектах машинного обучения может иметь положительные эффекты, такие как сравнительный анализ, вдохновение, экономия времени и ресурсов, быстрое создание прототипов, проверка и понимание проблем.

Однако это также может иметь негативные последствия, такие как отсутствие инноваций, несовместимость, предвзятость и ограничения, переоснащение, зависимость и контроль, проблемы с настройкой, юридические и лицензионные проблемы, а также устаревшие решения.

Решение:

Чтобы максимизировать преимущества и смягчить недостатки, оцените существующие решения, при необходимости адаптируйте их и используйте их в качестве основы для инноваций, а не строгого шаблона.

9. Избегание анализа отказов

Анализ отказов — это процесс исследования с целью выявления основной причины отказа. Конечная цель — принять корректирующие меры и предотвратить любые сбои в будущем.

Анализ отказов в машинном обучении имеет решающее значение для производительности модели, отказ от которого может привести к снижению точности и производительности модели.

Последствия:

Без этого могут возникнуть нераскрытые ограничения модели, такие как невозможность улучшения, отсутствие адаптивности, напрасная трата ресурсов, негативный пользовательский опыт, трудности с выбором модели и путаница в принятии решений.

Решение:

Чтобы предотвратить эти негативные последствия, регулярно проводите тщательный анализ отказов для обновления и оптимизации модели.

10. Игнорирование предвзятости и этических проблем

Игнорирование предвзятости и этических проблем в машинном обучении может привести к дискриминационным результатам, усилению социального неравенства и подрыву доверия пользователей. Неучтенная предвзятость может привести к несправедливому обращению с отдельными группами, юридическим последствиям и репутационному ущербу.

Маргинальные сообщества более восприимчивы к негативным последствиям. Неодобрение широкой общественности, отсутствие широкого внедрения и упущенные шансы на инновации могут препятствовать развитию и тормозить рост отрасли.

Последствия:

Игнорирование этических вопросов может подорвать потенциальные преимущества систем искусственного интеллекта, помешать их принятию широкой общественностью и привести к непредвиденным результатам в важнейших процессах принятия решений. Жизненный цикл машинного обучения должен активно включать этические соображения и стратегии смягчения предвзятости, чтобы уменьшить эти последствия.

Решение:

Чтобы устранить предвзятость и этику в машинном обучении, используйте разнообразные обучающие данные и алгоритмы, учитывающие справедливость, а также привлекайте заинтересованные стороны и специалистов по этике. Регулярные проверки и постоянный мониторинг позволяют исправить возникающие проблемы. Сотрудничество является ключом к этичному и справедливому использованию ИИ.

Заключение

Машинное обучение может произвести революцию в том, как мы анализируем и прогнозируем данные. Чтобы избежать распространенных ошибок, крайне важно правильно подготовить данные, использовать знания предметной области, выбрать правильные алгоритмы и тщательно протестировать модели. Кроме того, важно понимать пользователей, анализировать сбои и решать этические проблемы и предвзятости. Сотрудничество является ключом к созданию ответственных и эффективных систем машинного обучения. Мы должны оставаться активными и информированными, чтобы максимизировать выгоды и минимизировать риски.