Увод у генерисање тестних података
Подаци о тестирању су било који подаци који се дају моделу машинског учења ради тестирања његових перформанси и поузданости. Да би стекли моделе машинског учења са одличним перформансама, за Дата Сциентист је важно да га обучи са свим могућим варијацијама података и да тестира исти модел још разноврснијих и сложенијих, а опет свеобухватних података. Често постаје тешко укључити све сценарије и варијације у тестне податке који се добијају након раздвајања теста влака. Због тога постаје важно креирати скуп података са свим обухваћеним случајевима коришћења који најбоље могу мерити перформансе нашег модела. Процес генерисања таквог скупа података познат је као Тест Дата Генератион.
Правила генерисања тестних података у машинском учењу
У данашњем свету, с обзиром да се сложеност повећава из дана у дан, а време испоруке смањује, научници података морају да припреме најбоље перформансе модела што је пре могуће. Међутим, модели који се креирају постају само модели са најбољим перформансама након што су тестирани на свим могућим сценаријима. Сви ови сценарији можда неће бити могући да научник података има при себи, па ће можда требати да створи неке синтетичке податке да би тестирао моделе.
Дакле, да бисте створили ове синтетичке скупове података, постоје неке врсте правила или смерница које морате имати на уму:
- Морате проматрати статистичку расподјелу сваке значајке у изворном или стварном скупу података. У складу с тим, морамо да креирамо тестне податке са истим статичким расподељивањима.
- Морамо да разумемо ефекте интеракције које карактеристике имају једна на другу или на зависну променљиву. Под тим мислимо да кажемо да морамо да сачувамо односе међу променљивим. Погледајте униваријантне, биваријантне односе и покушајте да имате исте односе приликом креирања података о тесту.
- Генерисани подаци би требали бити случајно и нормално дистрибуирани.
- У случају алгоритама за класификацију, морамо контролисати број опажања у свакој класи. Можемо или да се посматрања подједнако распореде како би се олакшало тестирање или било више запажања у једној од класа.
- У податке се може убризгати случајни шум како би се тестирао МЛ модел на аномалији.
- Такође морамо сачувати скали вредности и варијације у карактеристикама тестних података, тј. Вредности карактеристика треба да буду правилно приказане. Нпр. Вредности старости треба да буду око заграде 0-100, а не неки број у хиљадама.
- Требаће нам изузетно богат и довољно велик скуп података који може да обухвати све сценарије тестирања и све сценарије тестирања. Лоше дизајнирани подаци испитивања можда неће тестирати све могуће тестове или стварне сценарије који ће ометати перформансе модела.
- Морамо да генеришемо скуп података довољно велик да се на моделу и софтверској платформи не раде само перформансе, већ и тестирање отпорности на стрес.
Како да генеришете тестне податке?
Генерално, тестни подаци су складиште података које се генеришу програмски. Неки од ових података могу се користити за тестирање очекиваних резултата модела машинског учења. Ови подаци се такође могу користити за тестирање способности модела машинског учења за руковање са вансеријским и невидљивим ситуацијама датим као улаз у модел. Важно је знати које врсте тестних података је потребно генерисати и у које сврхе.
Кад то сазнамо, можемо да следимо било коју од следећих метода за генерисање података о тестовима:
1. Можемо ручно да генеришемо тестне податке према нашем знању о домену и врсти тестирања које треба да урадимо на одређеном моделу машинског учења. Можемо користити екцел за генерисање ових врста скупова података.
2. Такође можемо да испробамо и копирамо огромне делове података који су нам доступни у производном окружењу, извршимо потребне промене на њему и затим тестирамо моделе машинског учења на истом.
3. На тржишту је на располагању много алата који су бесплатни или плаћени који можемо да користимо за креирање скупова података за тестирање.
4. Тестови скупови података могу се такође генерисати користећи Р или Питхон. Постоји неколико пакета попут факера који вам могу помоћи у стварању синтетичких скупова података.
Предност генерисања тестних података
Иако су подаци о тестовима генерисани на неки начин и нису стварни, то је још увек фиксни скуп података, са фиксним бројем узорака, фиксним узорком и фиксним степеном одвојености класе. Постоји још неколико предности које пружа генерација тестних података:
1. Многим организацијама можда није пријатно да деле осетљиве податке својих корисника својим пружаоцима услуга, јер то може кршити законе о безбедности или приватности. У тим случајевима, генерисани тестни подаци могу бити од помоћи. Може копирати сва статистичка својства стварних података без излагања стварних података.
2. Користећи генериране податке тестова, можемо уградити сценарије у податке с којима се још нисмо суочили, али очекујемо или ћемо се можда суочити у блиској будућности.
3. Као што је претходно речено, генерирани подаци ће сачувати униваријантне, биваријантне и мултиваријантне односе између променљивих, уз очување самог специфичног статистичког податка.
4. Једном када добијемо нашу методу за генерисање података, лако је креирати било какве тестне податке и уштедјети време било на тражењу података, било на верификацији перформанси модела.
5. Подаци тестова пружили би тиму потребну флексибилност за прилагођавање генерисаних података по потреби и у циљу побољшања модела.
Закључак
Закључно, добро осмишљени подаци испитивања омогућавају нам да идентификујемо и исправимо озбиљне недостатке у моделу. Приступ висококвалитетним скуповима података ради тестирања модела машинског учења неизмерно ће вам помоћи у стварању робусног и беспрекорног АИ производа. Генерација скупа података за синтетске тестове представља благодат у данашњем свету у којем је приватност
Препоручени чланци
Ово је водич за генерисање тестних података. Овде смо расправљали о правилима и како да генеришете тестне податке са њиховим предностима. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Фузз Тестинг
- Дата Сциенце Мацхине Леарнинг
- Алати за науку о подацима
- Биг Дата Тецхнологиес