मेसिन लर्निङ मोडेल राम्ररी प्रशिक्षित छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्नु मोडेल विकास प्रक्रियाको एक महत्वपूर्ण पक्ष हो। मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्नमा सटीकता एउटा महत्त्वपूर्ण मेट्रिक (वा मुख्य मेट्रिक) भए पनि, यो राम्रोसँग प्रशिक्षित मोडेलको एकमात्र सूचक होइन। ९०% भन्दा माथिको शुद्धता प्राप्त गर्नु सबै मेसिन लर्निङ कार्यहरूको लागि विश्वव्यापी थ्रेसहोल्ड होइन। सटीकताको स्वीकार्य स्तर विशिष्ट समस्यालाई सम्बोधन गरिएको आधारमा भिन्न हुन सक्छ।
सटीकता भनेको मोडेलले गरिएका सबै भविष्यवाणीहरूमध्ये कति पटक सही भविष्यवाणी गर्छ भन्ने मापन हो। यो सही भविष्यवाणी को संख्या को रूप मा गणना गरिन्छ भविष्यवाणी को कुल संख्या द्वारा विभाजित। यद्यपि, सटीकताले मात्र मोडेलको कार्यसम्पादनको पूर्ण चित्र प्रदान नगर्न सक्छ, विशेष गरी डेटासेट असन्तुलित भएको अवस्थामा, जसको अर्थ प्रत्येक वर्गको उदाहरणहरूको संख्यामा महत्त्वपूर्ण भिन्नता हुन्छ।
शुद्धताको अतिरिक्त, अन्य मूल्याङ्कन मेट्रिक्स जस्तै परिशुद्धता, सम्झना, र F1 स्कोर सामान्यतया मेसिन लर्निङ मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न प्रयोग गरिन्छ। प्रेसिजनले सबै सकारात्मक भविष्यवाणीहरूमध्ये साँचो सकारात्मक भविष्यवाणीहरूको अनुपात नाप्छ, जबकि रिकॉलले सबै वास्तविक सकारात्मक भविष्यवाणीहरूको अनुपातलाई गणना गर्छ। F1 स्कोर परिशुद्धता र सम्झना को हार्मोनिक माध्यम हो र दुई मेट्रिक्स बीच सन्तुलन प्रदान गर्दछ।
मोडेल ठीकसँग प्रशिक्षित छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्दा हातमा समस्याको विशिष्ट आवश्यकताहरू विचार गर्न आवश्यक छ। उदाहरण को लागी, एक चिकित्सा निदान कार्य मा, उच्च सटीकता प्राप्त गर्न को लागी सही भविष्यवाणी सुनिश्चित गर्न र गलत निदान को लागी महत्वपूर्ण छ। अर्कोतर्फ, धोखाधडी पत्ता लगाउने परिदृश्यमा, केही झूटा सकारात्मकको मूल्यमा पनि सकेसम्म धेरै ठगीका घटनाहरू कब्जा गर्न उच्च सम्झना महत्त्वपूर्ण हुन सक्छ।
यसबाहेक, एक मोडेलको कार्यसम्पादनलाई प्रशिक्षण डेटामा मात्र नभई यसको सामान्यीकरण क्षमताहरूको मूल्याङ्कन गर्न छुट्टै प्रमाणीकरण डेटासेटमा पनि मूल्याङ्कन गरिनुपर्छ। ओभरफिटिंग, जहाँ एक मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा राम्रो प्रदर्शन गर्दछ तर नदेखेको डेटामा खराब, प्रमाणीकरण मेट्रिक्स मार्फत पत्ता लगाउन सकिन्छ। क्रस-प्रमाणीकरण जस्ता प्रविधिहरूले ओभरफिटिंग कम गर्न र मोडेलको कार्यसम्पादनको थप बलियो मूल्याङ्कन प्रदान गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
जबकि सटीकता मोडेलको कार्यसम्पादनको प्रमुख सूचक हो, यो अन्य मेट्रिक्स जस्तै परिशुद्धता, सम्झना, र F1 स्कोर, साथै समस्या डोमेनको विशिष्ट आवश्यकताहरू विचार गर्न आवश्यक छ। त्यहाँ विश्वव्यापी रूपमा लागू हुने शुद्धताको लागि कुनै निश्चित सीमा छैन, र वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगहरूमा यसको प्रभावकारिता सुनिश्चित गर्न विभिन्न मेट्रिक्स र प्रमाणीकरण प्रविधिहरूलाई ध्यानमा राख्दै मोडेलको मूल्याङ्कन व्यापक हुनुपर्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्
थप प्रश्न र उत्तरहरू:
- क्षेत्र: कृत्रिम खुफिया
- कार्यक्रम: EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा (प्रमाणीकरण कार्यक्रममा जानुहोस्)
- पाठ: परिचय (सम्बन्धित पाठमा जानुहोस्)
- विषय: मेशिन शिक्षा के हो (सम्बन्धित विषयमा जानुहोस्)