"Le 7 principali insidie delle iniziative basate sui dati"
Nel mondo della scienza dei dati, il machine learning (ML) è diventato un pilastro dell'innovazione. In questo articolo, esploreremo alcuni concetti fondamentali che ogni aspirante scienziato dei dati dovrebbe conoscere.
Fuga di Dati
Uno dei problemi nel ML è la fuga di dati, una situazione in cui informazioni al di fuori dei dati di addestramento vengono involontariamente utilizzate per creare il modello. Ciò può portare a risultati eccessivamente ottimistici o non validi. Per identificare la fuga di dati, è essenziale interrogarsi se le prestazioni del modello sembrano troppo belle per essere vere.
Outliers e Sensibilità del Modello
Gli outliers, esempi che differiscono significativamente dalla maggioranza degli esempi all'interno di un dataset, possono rappresentare una sfida nel ML. Modelli semplici come la regressione lineare e la regressione logistica, nonché alcuni metodi ensemble come Adaboost, sono particolarmente sensibili agli outliers.
Costo della Raccolta e dell'Etichetta dei Dati
L'etichettatura dei dati per i compiti di apprendimento supervisionato può essere costosa, soprattutto quando viene eseguita manualmente. La necessità di pagare le persone per questo lavoro può rendere il processo costoso. Inoltre, la raccolta dei dati può anche essere costosa in termini di tempo e denaro, soprattutto per i problemi personalizzati senza dati facilmente disponibili.
Il Ruolo di MLOps
MLOps, un portmanteau di Machine Learning e DevOps, ha guadagnato popolarità negli ultimi anni. Si concentra sulla collaborazione e sulla comunicazione tra scienziati dei dati e professionisti delle operazioni per garantire la prontezza per la produzione e l'affidabilità dei modelli ML.
Bassa Potenza Predittiva
Il test di più algoritmi su un dataset e il loro rendimento scarso può indicare una bassa potenza predittiva. Ciò può essere il risultato del modello non essere sufficientemente espressivo o dei dati non contenere abbastanza informazioni per il modello per imparare una buona funzione per mappare gli input agli output.
Pregiudizio nel Machine Learning
Il pregiudizio, definito come un peso sproporzionato a favore o contro un'idea o una cosa, può essere un problema significativo nel ML. Può essere innato o appreso e, nella scienza e nell'ingegneria, viene considerato un errore sistematico. Wikipedia definisce il pregiudizio come una disposizione chiusa, prevenuta o ingiusta.
Qualità dei Dati e Rumore
La qualità dei dati può essere un problema, con entrambi i dati grezzi e l'etichettatura che sono scadenti. Il rumore, definito come informazioni prive di significato, può essere un problema, soprattutto nei piccoli dataset, portando a un adattamento eccessivo e a generalizzazioni scadenti. Tuttavia, nei grandi dataset, il rumore può servire come una forma di regolarizzazione.
Drift del Concetto
Il drift del concetto, un fenomeno in cui le proprietà statistiche della variabile di destinazione cambiano in modi imprevisti, può causare una diminuzione dell'accuratezza delle previsioni. Ciò può portare a una diminuzione delle prestazioni del modello nel tempo.
Una Risorsa per l'Apprendimento Approfondito
Per coloro che sono interessati a immergersi nel mondo dell'ingegneria del machine learning, il libro "Machine Learning Engineering" di Alexander Burkov, pubblicato nel 2020, è una risorsa preziosa.
Metriche per Misurare la Dissimiglianza
Metriche come la distanza euclidea possono essere utilizzate per misurare la dissimilarità di un esempio da un altro, fornendo un mezzo per comprendere e affrontare problemi come gli outliers e la qualità dei dati.
In conclusione, comprendere questi concetti fondamentali è cruciale per chiunque si avventuri in una carriera di scienza dei dati. Dai problemi di fuga di dati e outliers al pregiudizio e al drift del concetto, padroneggiare questi concetti ti aiuterà a navigare le complessità del machine learning.
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