Sissejuhatus testiandmete genereerimisse

Testiandmed on mis tahes sisendid, mis antakse masinõppe mudelile, et testida selle toimivust ja töökindlust. Suurepärase jõudlusega masinõppe mudelite saamiseks on andmeteadlase jaoks oluline, et ta treeniks seda kõigi võimalike andmete variatsioonidega ja katsetaks sama mudelit veelgi mitmekesisemate ja keerukamate, kuid kõike hõlmavate andmetega. Sageli on keeruline lisada kõiki stsenaariume ja variatsioone katseandmetesse, mis saadakse pärast rongikatse jagamist. Seetõttu on oluline luua andmekogu koos kõigi hõlmatud kasutusjuhtudega, mis võimaldaksid meie mudeli jõudlust kõige paremini mõõta. Sellise andmestiku genereerimise protsessi nimetatakse testandmete genereerimiseks.

Testiandmete genereerimise reeglid masinõppes

Tänapäeva maailmas, kus keerukus kasvab iga päevaga ja tarneaeg lüheneb, peavad andmeteadlased võimalikult kiiresti kõige paremini töötavad mudelid ette valmistama. Loodavatest mudelitest saab kõige paremini töötavaid mudeleid alles siis, kui neid on katsetatud igasuguste võimalike stsenaariumidega. Andmeteadlasel ei pruugi kõiki neid stsenaariume olla võimalik endaga kaasa võtta ja seetõttu võib ta mudelite testimiseks vajada mõningaid sünteetilisi andmeid.

Seetõttu peate nende sünteetiliste andmekogumite loomiseks pidama meeles teatud tüüpi reegleid või juhiseid:

  1. Peate jälgima iga omaduse statistilist jaotust algses või tegelikus andmekogumis. Seejärel peame looma testandmed samade staatiliste jaotustega.
  2. Peame mõistma, milliseid mõjusid interaktsioonid avaldavad tunnustel üksteisele või sõltuvale muutujale. Sellega tahame öelda, et peame säilitama seosed muutujate vahel. Vaadake ühe- ja kaheastmelisi suhteid ja proovige testi andmete loomisel olla samad suhted.
  3. Loodud andmed peaksid eelistatavalt olema juhuslikud ja tavaliselt jaotatud.
  4. Klassifitseerimise algoritmide puhul peame kontrollima vaatluste arvu igas klassis. Testide hõlpsamaks muutmiseks võib vaatlused olla võrdselt jaotatud või on ühes klassis rohkem vaatlusi.
  5. Andmetesse saab juhuslikku müra sisestada, et testida ML-mudeli kõrvalekaldeid.
  6. Peame säilitama ka katseandmete omaduste väärtuste ja variatsioonide skaala, st tunnuse väärtused peaksid olema õigesti kujutatud. Nt vanuse väärtused peaksid olema sulgudes 0–100 ja mitte mõni arv tuhandetes.
  7. Vajame äärmiselt rikkalikku ja piisavalt suurt andmestikku, mis võib hõlmata kõiki katsejuhtumite stsenaariume ja kõiki testimisstsenaariume. Halvasti kavandatud katseandmed ei pruugi testida kõiki võimalikke teste ega tegelikke stsenaariume, mis takistavad mudeli toimimist.
  8. Peame genereerima piisavalt suure andmestiku, et mudeli ja tarkvara platvormi toimimiseks ei tehtaks mitte ainult jõudlust, vaid ka stressitesti.

Kuidas testi andmeid genereerida?

Üldiselt on testiandmed programmiliselt genereeritavate andmete hoidla. Osa neist andmetest võib kasutada masinõppe mudeli eeldatavate tulemuste testimiseks. Neid andmeid võib kasutada ka selleks, et testida masinõppe mudeli võimet käsitleda mudelisse sisendina esitatud kõrvalnähtusi ja nähtamatuid olukordi. Oluline on teada, milliseid katseandmeid tuleb genereerida ja mis eesmärgil.

Kui oleme selle teada saanud, võime katseandmete genereerimiseks kasutada mõnda järgmistest meetoditest:

1. Saame testiandmeid käsitsi genereerida vastavalt oma teadmistele selle valdkonna ja testimise tüübi kohta, mida konkreetses masinõppemudelis peame tegema. Seda tüüpi andmekogumite genereerimiseks saame kasutada excelit.

2. Saame proovida ja kopeerida ka tohutuid andmeid, mis on meile kättesaadavad tootmiskeskkonnas, teha selles vajalikke muudatusi ja seejärel katsetada masinõppe mudeleid samal viisil.

3. Turul on palju tasuta või tasulisi tööriistu, mida saame kasutada testi andmestike loomiseks.

4. Testi andmekogumeid saab genereerida ka R või Pythoni abil. Seal on mitu paketti, näiteks faker, mis aitavad teid sünteetiliste andmekogumite loomisel.

Testiandmete genereerimise eelis

Kuigi katseandmed on loodud mingil viisil ja need pole tõesed, on see siiski fikseeritud andmestik, kindla arvu proovidega, fikseeritud muster ja fikseeritud klasside eraldamise aste. Testiandmete genereerimisel on veel mitmeid eeliseid:

1. Paljud organisatsioonid ei pruugi oma kasutajate tundlikke andmeid teenusepakkujatele jagada, kuna see võib rikkuda turvalisuse või privaatsuse seadusi. Nendel juhtudel võib abi olla genereeritud testimisandmetest. See suudab kopeerida tegelike andmete kõiki statistilisi omadusi, tegelikke andmeid paljastamata.

2. Genereeritud testimisandmeid kasutades saame stsenaariume lisada andmetesse, millega me pole veel silmitsi seisnud, kuid mida me ootame või võime lähitulevikus ette tulla.

3. Nagu eelnevalt arutatud, säilitavad genereeritud andmed muutujate vahelised ühe-, kahe- ja mitme muutujaga seosed ning üksnes konkreetse statistika säilitamine.

4. Kui oleme oma andmete genereerimise meetodi omandanud, muutub testandmete loomine hõlpsaks ja aja kokkuhoid andmete otsimisel või mudeli toimivuse kontrollimisel.

5. Testimisandmed tagaksid meeskonnale vajaliku paindlikkuse, et kohandada genereeritud andmeid vastavalt vajadusele ja mudeli parendamiseks.

Järeldus

Kokkuvõtteks võib öelda, et hästi kavandatud katseandmed võimaldavad meil tuvastada ja parandada mudeli tõsiseid vigu. Juurdepääs kvaliteetsetele andmestikele oma masinõppe mudelite testimiseks aitab tohutult luua vastupidavat ja lollikindlat AI-toodet. Sünteetiliste testide andmekogumite genereerimine on tänapäeva maailmas, kus privaatsus on, õnnistuseks

Soovitatavad artiklid

See on olnud katseandmete genereerimise juhend. Siin arutame reegleid ja kuidas genereerida katseandmeid koos nende eelistega. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Fuzz testimine
  2. Andmeteaduse masinõpe
  3. Andmeteaduse tööriistad
  4. Suurandmete tehnoloogiad

Kategooria:

Suured andmed