Johdatus testitietojen luomiseen

Testitiedot ovat mitä tahansa syötteitä, jotka annetaan koneoppimismallille sen suorituskyvyn ja luotettavuuden testaamiseksi. Jotta saadaan erinomaisen suorituskyvyn koneoppimismalleja, tietotieteilijälle on tärkeää kouluttaa se kaikilla mahdollisilla tietomuodoilla ja testata sitten samaa mallia entistä monipuolisemmalta ja monimutkaisemmalta, mutta kaikkein kattavammalta. Usein on vaikeaa sisällyttää kaikki skenaariot ja variaatiot testitietoihin, jotka saadaan junakokeen jakamisen jälkeen. Siksi on tärkeätä luoda tietojoukko, johon sisältyy kaikki käyttötapaukset, jotka voivat parhaiten mitata mallimme suorituskykyä. Tällaisen tietojoukon generointiprosessi tunnetaan nimellä Test Data Generation.

Testaustietojen tuottamisen säännöt koneoppimisessa

Nykymaailmassa, koska monimutkaisuus kasvaa päivä päivältä ja toimitusajat vähenevät, tietojen tutkijoiden on valmistettava parhaiten toimivat mallit mahdollisimman pian. Luotavista malleista tulee kuitenkin vain parhaiten suoriutuvia malleja, kun ne on testattu kaikenlaisilla mahdollisilla skenaarioilla. Tietotieteilijällä ei ehkä ole kaikkia näitä skenaarioita mahdollista mukanaan, ja siksi hänen on ehkä luotava synteettistä tietoa mallien testaamiseksi.

Siksi näiden synteettisten tietojoukkojen luomiseksi on pidettävä mielessä tietyntyyppisiä sääntöjä tai ohjeita:

  1. Sinun on tarkkailtava kunkin ominaisuuden tilastollista jakaumaa alkuperäisessä tai todellisessa aineistossa. Sitten vastaavasti meidän on luotava testitiedot samoilla staattisilla jakaumilla.
  2. Meidän on ymmärrettävä ominaisuuksien vuorovaikutuksen vaikutukset toisiinsa tai riippuvaiseen muuttujaan. Tällä tarkoitamme sanoa, että meidän on säilytettävä suhteet muuttujien välillä. Katsele yksimuotoisia, kaksijakoisia suhteita ja yritä olla samat suhteet testitietoja luotaessa.
  3. Luodun datan tulisi olla mieluiten satunnaista ja normaalisti jaettua.
  4. Luokittelualgoritmien tapauksessa meidän on valvottava havaintojen lukumäärää kussakin luokassa. Voimme joko levittää havainnot tasapuolisesti testauksen tekemiseksi helpoksi tai saada lisää havaintoja yhdessä luokasta.
  5. Aineistoon voidaan lisätä satunnaista kohinaa ML-mallin testaamiseksi poikkeamien varalta.
  6. Meidän on myös säilytettävä testitietojen arvojen mittakaava ja variaatiot, ts. Ominaisuuden arvot on esitettävä oikein. Esimerkiksi ikäarvojen tulisi olla kiinnikkeen 0-100 ympärillä eikä jonkin tuhansina.
  7. Tarvitsemme erittäin rikkaan ja riittävän suuren tietojoukon, joka voi kattaa kaikki testitapahtumat ja kaikki testausskenaariot. Huonosti suunnitellut testitiedot eivät välttämättä testaa kaikkia mahdollisia testejä tai todellisia skenaarioita, jotka haittaavat mallin suorituskykyä.
  8. Meidän on luotava tietojoukko riittävän suuri, jotta mallin ja ohjelmistoalustan suorituskyvyn lisäksi myös stressitestaus tehdään.

Kuinka luoda testitietoja?

Testitiedot ovat yleensä tietovarasto, joka luodaan ohjelmallisesti. Osa näistä tiedoista voidaan käyttää koneoppimismallin odotettujen tulosten testaamiseen. Tätä tietoa voidaan käyttää myös testaamaan koneoppimallin kyky käsitellä malliin syötteinä annettuja poikkeavuuksia ja näkymättömiä tilanteita. On tärkeää tietää, millaista testitietoa on tuotettava ja mihin tarkoitukseen.

Kun tiedämme tämän, voimme seurata mitä tahansa seuraavista menetelmistä testitietojen tuottamiseksi:

1. Voimme tuottaa testitiedot manuaalisesti tietämyksemme alueesta ja tietyn koneoppimismallin mukaisen testauksen tyypin mukaan. Voimme käyttää excel: ää tällaisten tietojoukkojen luomiseen.

2. Voimme myös kokeilla ja kopioida valtavia datapalasia, jotka ovat käytettävissä tuotantoympäristössä, tehdä siihen tarvittavat muutokset ja testata sitten koneoppimismalleja samalla.

3. Markkinoilla on saatavana monia ilmaiseksi tai maksettuja työkaluja, joita voimme käyttää testitietoaineistojen luomiseen.

4. Testitiedot voidaan luoda myös käyttämällä R: tä tai Pythonia. On olemassa useita paketteja, kuten faker, jotka voivat auttaa sinua synteettisten tietojoukkojen luomisessa.

Testitietojen luomisen etu

Vaikka testitiedot on tuotettu jollain tavoin eikä ole todellisia, se on silti kiinteä tietojoukko, jossa on kiinteä määrä näytteitä, kiinteä kuvio ja kiinteä luokkaeron aste. Testitietojen luomiseen liittyy edelleen useita etuja:

1. Monilla organisaatioilla ei ehkä ole mukavaa jakaa käyttäjiensä arkaluontoisia tietoja palveluntarjoajilleen, koska se saattaa rikkoa turvallisuus- tai yksityisyyslakia. Näissä tapauksissa luodut testitiedot voivat olla hyödyllisiä. Se voi toistaa kaikki oikean datan tilastolliset ominaisuudet paljastamatta todellista tietoa.

2. Luotuilla testitiedoilla voimme sisällyttää skenaarioita tietoihin, joita emme ole vielä kohdanneet, mutta joita odotamme tai joita voi kohdata lähitulevaisuudessa.

3. Kuten aiemmin keskusteltiin, luodut tiedot säilyttävät muuttujien väliset yksimuuttuja-, kaksimuuttuja- ja monimuuttujasuhteet yhdessä erityisten tilastojen säilyttämisen kanssa.

4. Kun olemme hankkineet menetelmän tietojen tuottamiseksi, on helppoa luoda testitietoja ja säästää aikaa joko tiedon etsinnässä tai mallin suorituskyvyn todentamisessa.

5. Testitiedot antaisivat ryhmälle kaivattua joustavuutta säätää tuotettua tietoa tarpeen mukaan ja tarvittaessa mallin parantamiseksi.

johtopäätös

Yhteenvetona voidaan todeta, että hyvin suunnitellut testitiedot antavat meille mahdollisuuden tunnistaa ja korjata mallin vakavat puutteet. Laadukkaiden tietojoukkojen käyttö koneoppimismallien testaamiseen auttaa suunnattoman luotettavan ja tyhjän suojan AI-tuotteen luomisessa. Synteettisten testitietoaineistojen generointi on siunaus nykymaailmassa, jossa yksityisyys on

Suositellut artikkelit

Tämä on opas testitietojen luomiseen. Tässä keskustellaan säännöistä ja siitä, miten testitietoja luodaan niiden eduineen. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. Sumujen testaus
  2. Data Science Machine Learning
  3. Data Science Tools
  4. Big Data Technologies

Luokka:

Suuri data