Bevezetés a tesztadatok előállításához
A teszt adatok bármilyen bemenet, amelyet egy gépi tanulási modell kap a teljesítmény és megbízhatóság tesztelésére. Annak érdekében, hogy kiváló teljesítményű gépi tanulási modelleket szerezzen, fontos, hogy az adattudós tudósítsa azt az összes lehetséges adatvariációval, majd tesztelje ugyanazt a modellt még változatosabb és bonyolultabb, de mindenre kiterjedő adatokkal. Gyakran nehéz lesz az összes forgatókönyvet és variációt belefoglalni a vonatpróba megosztása után kapott vizsgálati adatokba. Ezért fontos egy adatkészlet létrehozása az összes felhasznált esettel, amely a modell teljesítményünket legjobban képes mérni. Egy ilyen adatkészlet létrehozásának folyamata Test Data Generation néven ismert.
A tesztelési adatok előállításának szabályai a gépi tanulásban
A mai világban, mivel a bonyolultság napról napra növekszik, és a szállítási idő csökken, az adattudósoknak a lehető leghamarabb el kell készíteniük a legjobban teljesítő modelleket. A létrehozott modellek azonban csak akkor válnak a legjobban teljesítő modellekké, ha azokat minden lehetséges forgatókönyv szerint tesztelték. Előfordulhat, hogy az adattudósok számára ezeket a forgatókönyveket nem lehet magával hozni, ezért a modellek teszteléséhez esetleg szintetikus adatokat kell készítenie.
Ezért ezen szintetikus adatkészletek létrehozásához bizonyos típusú szabályokat vagy irányelveket kell szem előtt tartania:
- Figyelembe kell vennie az egyes jellemzők statisztikai eloszlását az eredeti vagy a valós adatkészletben. Ezután ennek megfelelően létre kell hoznunk a tesztadatokat ugyanolyan statikus eloszlásokkal.
- Meg kell értenünk a funkciók kölcsönhatásainak egymással vagy a függő változóval szembeni hatásait. Ezzel azt akarjuk mondani, hogy meg kell őrizni a változók közötti kapcsolatokat. Vessen egy pillantást az egyváltozós, kétváltozós kapcsolatokra, és próbálja meg ugyanazokat a kapcsolatokat létrehozni a teszt adatok létrehozásakor.
- A generált adatoknak lehetőleg véletlenszerűnek kell lenniük, és általában elosztottnak kell lenniük.
- Osztályozási algoritmusok esetén ellenőriznünk kell az egyes osztályok megfigyeléseinek számát. Lehet, hogy a megfigyelések egyenlően oszlanak el a tesztelés megkönnyítése érdekében, vagy több megfigyelés is bevezethető az egyik osztályban.
- Az adatokba véletlenszerű zajt lehet injektálni az ML modell rendellenességek vizsgálatára.
- Meg kell őriznünk az érték skáláját és a teszt adatok jellemzőinek variációit is, azaz a jellemző értékeit helyesen kell ábrázolni. Például az életkor értékének a 0–100-os zárójel körül kell lennie, és nem lehet ezrekben megadott szám.
- Szükségünk lesz egy rendkívül gazdag és kellően nagy adatkészletre, amely lefedheti az összes teszt eset forgatókönyvet és az összes tesztelési forgatókönyvet. A rosszul megtervezett teszteredmények nem tesztelhetik az összes lehetséges tesztet vagy valós forgatókönyvet, amelyek akadályozhatják a modell teljesítményét.
- El kell készíteni az adatkészletet elég nagy ahhoz, hogy a modell és a szoftverplatform teljesítése mellett a stressz-tesztelés is elvégzésre kerüljön.
Hogyan állíthatunk elő teszt adatokat?
Általában a teszt adatok olyan tárház, amelyet programozottan generálnak. Ezen adatok egy része felhasználható a gépi tanulási modell várható eredményeinek tesztelésére. Ezeket az adatokat arra is felhasználhatják, hogy a gépi tanulási modell képes legyen kezelni a modell bemeneteként megadott külsõ és nem látható helyzeteket. Fontos tudni, hogy milyen tesztadatokat kell generálni és milyen célra.
Amint ezt megismerjük, a következő módszerek bármelyikét követhetjük a teszt adatok előállításához:
1. Kézzel előállíthatjuk a teszteredményeket a terület ismerete és a tesztelés fajtája alapján, amelyet egy adott gépi tanulási modellben kell elvégeznünk. Az excel segítségével ilyen típusú adatkészleteket állíthatunk elő.
2. Kipróbálhatjuk az adatok hatalmas darabjait is, amelyek rendelkezésre állnak a termelési környezetben, elvégezhetjük a szükséges változtatásokat, majd ezen felül tesztelhetjük a gépi tanulási modelleket.
3. A piacon számos eszköz áll rendelkezésre ingyen vagy fizetett módon, amelyeket teszt-adatkészletek létrehozására használhatunk.
4. A teszt adatkészletek R vagy Python használatával is előállíthatók. Számos olyan csomag van, mint a faker, amelyek elősegítik a szintetikus adatkészletek előállítását.
A teszt adatok előállításának előnye
Noha a teszt adatait valamilyen módon előállították, és nem valós, ez még mindig egy rögzített adatkészlet, rögzített számú mintával, rögzített mintával és rögzített fokú osztályelkülönítéssel. A tesztelési adatok generálása továbbra is számos előnnyel jár:
(1) Lehet, hogy sok szervezet nem szívesen osztja meg felhasználóinak érzékeny adatait a szolgáltatókkal, mivel ez sértheti a biztonsági vagy adatvédelmi törvényeket. Ezekben az esetekben a generált teszt adatok hasznosak lehetnek. Replikálhatja a valós adatok összes statisztikai tulajdonságát anélkül, hogy valós adatokat tenné ki.
2. A generált teszt adatok felhasználásával forgatókönyveket építhetünk be azokba az adatokba, amelyekkel még nem találkoztunk, de várjuk, vagy a közeljövőben szembesülhetünk.
3. Ahogy korábban tárgyaltuk, a generált adatok megőrzik a változók közötti egyváltozós, kétváltozós és többváltozós összefüggéseket, csak a meghatározott statisztikák megőrzése mellett.
4. Miután megszereztük az adatgyűjtési módszerünket, könnyű lesz bármilyen teszt adat létrehozása és időmegtakarítás az adatok keresésekor vagy a modell teljesítményének ellenőrzésekor.
5. A teszt adatok nagy szükség lenne a csoport rugalmasságára a generált adatok szükség szerinti kiigazításában a modell javítása érdekében.
Következtetés
Összegezve: a jól megtervezett tesztelési adatok lehetővé teszik a modell súlyos hibáinak azonosítását és kijavítását. A gépi tanulási modellek teszteléséhez való hozzáférés magas színvonalú adatkészletekhez nagyszerű segítséget nyújt egy robusztus és bolondbiztos AI termék létrehozásában. A szintetikus tesztadatok generálása a mai világban, ahol a magánélet védelme, jótékonyságnak számít
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató a teszt adatok generálásához. Itt tárgyaljuk a szabályokat és a teszt adatok előállításának előnyeit. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni -
- Fuzz tesztelés
- Adattudományi gépi tanulás
- Adattudományi eszközök
- Big Data Technologies