როგორ გამოვიკვლიოთ მოდელში შეცდომები?

машина öyrənmə modelində səhvlərin izlənməsi bir neçə yanaşmanı əhatə edir:

1. Keyfiyyət metriklərinin təhlili: dəqiqlik, recall, F1-score, ROC-AUC, MSE və digər göstəricilərin təlim və test məlumatlarında izlənməsi. Metriklərin kəskin aşağı düşməsi səhvlərə işarə edə bilər.

2. Ayırılmış nümunədə təsdiqləmə: modeli yeni məlumatlar üzərində müntəzəm sınaqdan keçirmək keyfiyyətin aşağı düşməsini aşkar etməyə kömək edir.

3. Proqnozların qeydiyyatı və monitorinqi: giriş məlumatlarının və proqnozların paylanmasını tarixi məlumatlarla müqayisə etmək, data drift, concept drift kimi dəyişiklikləri aşkar etmək.

4. Səhvlərin analizi: modelin səhv etdiyi halları öyrənmək, səbəbləri anlamaq — məsələn, məlumatların çatışmazlığı, səs, yanlış etiketləmə.

5. Eksperimentlərin izlənməsi üçün alətlərdən istifadə (məsələn, MLflow, TensorBoard) model və parametrlərin versiyalarını idarə etmək üçün.

Nümunə: əgər təsnifat modeli yeni məlumatlarda daha pis işləməyə başlayıbsa, xüsusiyyətlərin paylanmasını yoxlamaq, yenidən öyrətmək və ya məlumatları düzəltmək olar.