Uvod u generiranje podataka o testovima
Podatci o testiranju bilo je koji podatak daje model strojnog učenja radi provjere njegovih performansi i pouzdanosti. Da bi se dobili modeli strojnog učenja s izvrsnim performansama, važno je da Data Scientist to obuči sa svim mogućim varijacijama podataka, a zatim da testira isti model još raznovrsnijih i složenijih, a opet sveobuhvatnih podataka. Često postaje teško uključiti sve scenarije i varijacije u testne podatke dobivene nakon razdvajanja testa vlaka. Stoga postaje važno kreirati skup podataka sa svim obuhvaćenim slučajevima uporabe koji najbolje mogu mjeriti izvedbu našeg modela. Postupak generiranja takvog skupa podataka poznat je kao Test Data Generation.
Pravila generiranja testnih podataka u strojnom učenju
U današnjem svijetu, s obzirom da se složenost povećava iz dana u dan, a vrijeme isporuke smanjuje, podaci znanstvenici trebaju što prije pripremiti modele s najboljom izvedbom. Međutim, modeli koji se stvaraju postaju samo modeli s najboljom izvedbom nakon što su testirani na svim mogućim scenarijima. Sve ove scenarije znanstveniku za podatke možda neće biti moguće imati sa sobom, pa će možda trebati stvoriti neke sintetičke podatke za testiranje modela.
Dakle, da biste stvorili ove sintetičke skupove podataka, postoje neke vrste pravila ili smjernica koje morate imati na umu:
- Morate promatrati statističku raspodjelu svake značajke u izvornom ili stvarnom skupu podataka. U skladu s tim, moramo stvoriti testne podatke s istim statičkim raspodjelama.
- Moramo razumjeti učinke interakcije koje značajke imaju jedna na drugu ili na ovisnu varijablu. Pod tim želimo reći da trebamo očuvati odnose među varijablama. Pogledajte jednoznačne, bivarijantne odnose i pokušajte imati iste odnose prilikom stvaranja testnih podataka.
- Prikupljeni podaci bi trebali biti slučajno i normalno distribuirani.
- U slučaju algoritama za razvrstavanje, moramo kontrolirati broj promatranja u svakoj klasi. Možemo ili imati podjednako raspodijeljena opažanja kako bismo olakšali testiranje ili imali više opažanja u jednoj od klasa.
- U podatke se može ubrizgati slučajni šum kako bi se testirao ML model na anomaliji.
- Također moramo sačuvati ljestvicu vrijednosti i varijacije u značajkama testnih podataka, tj. Vrijednosti značajke treba pravilno prikazati. Npr. Vrijednosti starosti trebaju biti oko zagrade 0-100, a ne neki broj u tisućama.
- Trebat će nam izuzetno bogat i dovoljno velik skup podataka koji može obuhvatiti sve scenarije ispitivanja i sve scenarije testiranja. Loše dizajnirani testni podaci možda neće testirati sve moguće testove ili stvarne scenarije koji će ometati performanse modela.
- Moramo generirati skup podataka dovoljno velik da se za model i softversku platformu ne rade samo performanse, već i testiranje otpornosti na stres.
Kako generirati testne podatke?
Općenito, testni podaci su skladište podataka koje se generiraju programski. Neki od ovih podataka mogu se koristiti za testiranje očekivanih rezultata modela strojnog učenja. Ovi se podaci mogu koristiti i za testiranje sposobnosti modela strojnog učenja za rukovanje s odmetnicima i neviđenim situacijama danim kao ulaz u model. Važno je znati kakve vrste testnih podataka treba generirati i u koje svrhe.
Kad to saznamo, možemo slijediti bilo koju od sljedećih metoda za generiranje podataka o ispitivanju:
1. Možemo ručno generirati testne podatke prema našem znanju o domeni i vrsti testiranja koje trebamo obaviti na određenom modelu strojnog učenja. Excel možemo koristiti za generiranje takvih skupova podataka.
2. Također možemo isprobati i kopirati ogromne dijelove podataka koji su nam dostupni u proizvodnom okruženju, izvršiti potrebne promjene u njima, a zatim isprobati modele strojnog učenja na istim.
3. Na tržištu su dostupni mnogi alati besplatno ili plaćeno pomoću kojih možemo stvoriti testne skupove podataka.
4. Testovi skupovi podataka mogu se generirati i pomoću R ili Python-a. Postoji nekoliko paketa poput fakera koji vam mogu pomoći u stvaranju sintetičkih skupova podataka.
Prednost generiranja testnih podataka
Iako su podaci ispitivanja generirani na neki način i nisu stvarni, to je još uvijek fiksni skup podataka, s fiksnim brojem uzoraka, fiksnim uzorkom i fiksnim stupnjem razdvojenosti klase. Postoji još nekoliko prednosti koje pruža generacija testnih podataka:
1. Mnogim organizacijama možda nije ugodno dijeliti osjetljive podatke svojih korisnika s njihovim pružateljima usluga, jer to može kršiti zakone o sigurnosti ili privatnosti. U tim slučajevima generirani testni podaci mogu biti od pomoći. Može kopirati sva statistička svojstva stvarnih podataka bez izlaganja stvarnih podataka.
2. Koristeći generirane testne podatke, možemo ugraditi scenarije u podatke s kojima se još nismo suočili, ali očekujemo ili ćemo se možda suočiti u skoroj budućnosti.
3. Kao što smo prethodno raspravljali, generirani podaci sačuvat će univarijantne, bivarijantne i multivarijantne odnose između varijabli, uz očuvanje same specifične statistike.
4. Nakon što dobijemo našu metodu za generiranje podataka, lako je stvoriti bilo kakve testne podatke i uštedjeti vrijeme bilo na traženju podataka, bilo na provjeri performansi modela.
5. Podaci ispitivanja dali bi timu prijeko potrebnu fleksibilnost za prilagodbu generiranih podataka prema potrebi i u svrhu poboljšanja modela.
Zaključak
Zaključno, dobro osmišljeni podaci ispitivanja omogućuju nam identificiranje i ispravljanje ozbiljnih nedostataka u modelu. Pristup visokokvalitetnim skupovima podataka za testiranje modela strojnog učenja neizmjerno će vam pomoći u stvaranju robusnog i besprijekornog AI proizvoda. Stvaranje skupova podataka za sintetičke testove predstavlja blagodat u današnjem svijetu u kojem živi privatnost
Preporučeni članci
Ovo je vodič za generiranje testnih podataka. Ovdje raspravljamo o pravilima i kako generirati testne podatke s njihovim prednostima. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -
- Ispitivanje neispravnosti
- Strojno učenje podataka o znanosti
- Alati za znanost o podacima
- Tehnologije velikih podataka