การ เรียน รู้ แบบ จําลอง และ วิธี ป้องกัน พวก เขา

การ ประเมิน ผล ที่ ได้ จาก การ ทํา งาน ของ เครื่อง ยนต์ อย่าง ถูก ต้อง เป็น สิ่ง จําเป็น เพื่อ จะ แน่ ใจ ว่า เครื่อง นั้น มี ประสิทธิภาพ ใน การ ใช้ ประโยชน์ จาก โปรแกรม ที่ ใช้ ใน โลก จริง.

ข้อมูล

การรั่วไหลข้อมูลเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลภายนอกของชุดข้อมูลการฝึกซ้อม ถูกใช้ในการสร้างรุ่นนี้ ซึ่งอาจนําไปสู่การจําลองการทํางานแบบเชิงบวกมากเกินไป

ใช้ เครื่อง วัด ที่ ไม่ มี พิษ ภัย

การเลือกวัดผิด วิธีวัดแบบสามารถบิดเบือนผลงานได้ตัวอย่าง การใช้ความแม่นยําอาจหลอกในข้อมูลไม่สมดุลได้ แต่ลองพิจารณาว่า การวัดวัดความแม่นยําแบบ เช่น การเรียกค่า F1-score หรือ AUC ขึ้นอยู่กับชนิดปัญหา สิ่งนี้จะช่วยให้เข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนของแบบจําลองได้แม่นยํามากขึ้น

การ ทํา เกิน สิทธิ์ และ การ ทํา ให้ งาน ไม่ มี ประสิทธิภาพ

การ ทํา เกิน สิทธิ์ เกิด ขึ้น เมื่อ ตัว จําลอง เรียน รู้ เสียง รบกวน ใน ข้อมูล ที่ ได้ รับ การ ฝึก อบรม ซึ่ง ทํา ให้ เกิด ความ ไม่ ค่อย มี การ พัฒนา.

การ แบ่ง แยก ข้อมูล เดียว กัน ที่ ใช้ ใน การ ฝึก อบรม

การตรวจเทียบรุ่นโดยใช้ข้อมูลแบบเดียวกับที่ใช้ในการฝึก สามารถให้มุมมองเชิงบวกมากเกินไปได้ โปรดใช้ผลการตรวจสอบหรือการทดสอบที่แยกต่างหาก เพื่อประเมินว่าโมเดลนี้จะทํางานอย่างไรกับข้อมูลที่มองไม่เห็น การฝึกนี้จะทําให้มีการประเมินผลที่สมจริงมากขึ้น