మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ సరిగ్గా శిక్షణ పొందిందో లేదో నిర్ణయించడం మోడల్ డెవలప్మెంట్ ప్రాసెస్లో కీలకమైన అంశం. మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడంలో ఖచ్చితత్వం ఒక ముఖ్యమైన మెట్రిక్ (లేదా కీలకమైన మెట్రిక్ కూడా) అయితే, ఇది బాగా శిక్షణ పొందిన మోడల్కు ఏకైక సూచిక కాదు. 90% కంటే ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడం అనేది అన్ని మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లకు సార్వత్రిక థ్రెషోల్డ్ కాదు. నిర్దిష్ట సమస్యను పరిష్కరించడంపై ఆధారపడి ఆమోదయోగ్యమైన ఖచ్చితత్వం మారవచ్చు.
ఖచ్చితత్వం అనేది మోడల్ చేసిన అన్ని అంచనాల నుండి ఎంత తరచుగా సరైన అంచనాలను చేస్తుందో కొలమానం. ఇది మొత్తం అంచనాల సంఖ్యతో విభజించబడిన సరైన అంచనాల సంఖ్యగా లెక్కించబడుతుంది. ఏది ఏమైనప్పటికీ, కేవలం కచ్చితత్వం మాత్రమే మోడల్ పనితీరు యొక్క పూర్తి చిత్రాన్ని అందించదు, ప్రత్యేకించి డేటాసెట్ అసమతుల్యత ఉన్న సందర్భాలలో, అంటే ప్రతి తరగతికి సంబంధించిన సందర్భాల సంఖ్యలో గణనీయమైన వ్యత్యాసం ఉంటుంది.
ఖచ్చితత్వంతో పాటు, మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1 స్కోర్ వంటి ఇతర మూల్యాంకన కొలమానాలు సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి. ఖచ్చితత్వం అన్ని సానుకూల అంచనాల నుండి నిజమైన సానుకూల అంచనాల నిష్పత్తిని కొలుస్తుంది, అయితే రీకాల్ అన్ని వాస్తవ పాజిటివ్ల నుండి నిజమైన సానుకూల అంచనాల నిష్పత్తిని గణిస్తుంది. F1 స్కోర్ అనేది ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ యొక్క హార్మోనిక్ సగటు మరియు రెండు కొలమానాల మధ్య సమతుల్యతను అందిస్తుంది.
మోడల్ సరిగ్గా శిక్షణ పొందిందో లేదో నిర్ణయించేటప్పుడు సమస్య యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా అవసరం. ఉదాహరణకు, మెడికల్ డయాగ్నసిస్ టాస్క్లో, ఖచ్చితమైన అంచనాలను నిర్ధారించడానికి మరియు తప్పు నిర్ధారణలను నివారించడానికి అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడం చాలా ముఖ్యం. మరోవైపు, మోసాన్ని గుర్తించే దృష్టాంతంలో, కొన్ని తప్పుడు పాజిటివ్ల ఖర్చుతో కూడా వీలైనంత ఎక్కువ మోసపూరిత కేసులను క్యాప్చర్ చేయడానికి అధిక రీకాల్ చాలా ముఖ్యమైనది.
ఇంకా, మోడల్ పనితీరును శిక్షణ డేటాపై మాత్రమే కాకుండా దాని సాధారణీకరణ సామర్థ్యాలను అంచనా వేయడానికి ప్రత్యేక ధ్రువీకరణ డేటాసెట్పై కూడా అంచనా వేయాలి. ఓవర్ ఫిట్టింగ్, ఒక మోడల్ శిక్షణ డేటాపై బాగా పని చేస్తుంది కానీ చూడని డేటాపై పేలవంగా పని చేస్తుంది, ధ్రువీకరణ కొలమానాల ద్వారా గుర్తించవచ్చు. క్రాస్-వాలిడేషన్ వంటి సాంకేతికతలు ఓవర్ ఫిట్టింగ్ను తగ్గించడంలో సహాయపడతాయి మరియు మోడల్ పనితీరుపై మరింత బలమైన మూల్యాంకనాన్ని అందిస్తాయి.
మోడల్ పనితీరుకు ఖచ్చితత్వం కీలక సూచిక అయితే, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1 స్కోర్ వంటి ఇతర కొలమానాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా అవసరం, అలాగే సమస్య డొమైన్ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలు. విశ్వవ్యాప్తంగా వర్తించే ఖచ్చితత్వం కోసం స్థిరమైన థ్రెషోల్డ్ లేదు మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాల్లో దాని ప్రభావాన్ని నిర్ధారించడానికి వివిధ కొలమానాలు మరియు ధృవీకరణ పద్ధతులను పరిగణనలోకి తీసుకొని మోడల్ మూల్యాంకనం సమగ్రంగా ఉండాలి.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి