Herausforderungen

Name: Herausforderungen
Author: Briana Brownell

Sie lernen, wie man das richtige Modell auswählt und wie man mit allgemeinen Herausforderungen bei der Klassifikationsmodellierung umgeht

Preview the first lesson free — get full access to all 6 lessons.

Demo anfragen Anmelden

Kurs: On-Demand

Vergleichen wir also die Klassifikationsmodelle die wir bisher gesehen haben, und herauszufinden wie wir bei der Auswahl des richtigen Modells vorgehen könnten für eine bestimmte Klassifikationsaufgabe. Ich habe also alle Module von sklearn hierher importiert. Sie sind alle beschriftet, und alle Module werden hier eingegeben. Lassen Sie uns das also ausführen, und dann können wir sehen, wie sie sich alle vergleichen. Insgesamt kann man also sehen dass einige der Stile des Klassifikators haben an unseren synthetischen Datensätzen gearbeitet viel besser als einige der anderen. Ganz allgemein der linear trennbare synthetische Datensatz hat insgesamt eine höhere Genauigkeit. Und das macht Sinn, denn je nach Auf den Stil des Modells haben wir möglicherweise keinen Weg komplexere Zusammenhänge in den Daten zu verstehen. Also alles ganz gut gemacht für dieses linear trennbare Beispiel. Aber wo es interessant wird, ist der Unterschied zwischen der Art konzentrischer Kreise und den beiden Monden. Also diejenigen, die am besten abgeschnitten haben über die Interpretation der sehr seltsamen Form des Datensatzes mit zwei Monden waren auch diejenigen, die viel schwieriger zu erklären waren. So hat sich beispielsweise das neuronale Netzwerk gut geschlagen, und die Support-Vektor-Maschine hat sich gut geschlagen als wir den komplizierteren Kernel verwendeten. Denken Sie auch daran, dass eine der Herausforderungen mit den Support-Vektor-Maschinen war, dass es lange dauerte, bis es trainiert wurde. Auch neuronale Netze brauchen viel länger um zu trainieren, und sie benötigen viel mehr Daten effektiv zu trainieren. Sie können also sehen, dass es oft einen Kompromiss gibt zwischen Erklärbarkeit und Genauigkeit. Je genauer Sie werden in einer hochkomplexen Klassifikationsaufgabe, desto schwieriger ist es tendenziell zu erklären. In der Zwischenzeit können Sie eine Reihe relativ einfacher Regeln haben bei einer wirklich komplexen Datenstruktur. Sie schaffen nur einen Teil des Weges bis zur Ziellinie in Sachen Genauigkeit. Wenn Sie also entscheiden, welchen Algorithmus Sie verwenden möchten bei Ihrer Klassifikationsmodellierungsaufgabe sollten Sie nachdenken darüber, welche Qualitäten Ihnen wichtig sind. So ist beispielsweise Erklärbarkeit wichtiger als die Gesamtgenauigkeit? Hat die Menge an Trainingszeit und die benötigte Datenmenge die optimale Entscheidung für Ihren konkreten Fall ändern? Es gibt wirklich keine richtige Antwort für welches Modell in allen Fällen das beste ist. Es hängt alles ganz vom Anwendungsfall ab und die Faktoren, die bei Ihrer Modellierungsaufgabe wichtig sind. Aber es gibt ein Konzept, das wichtig sein wird für alle Ihre Modellierungsaufgaben. Und das stellt sicher, dass Sie ein Gleichgewicht haben zwischen Underfitting der Daten und Overfitting der Daten. Sie wollen also versuchen, sich zu vergewissern dass Sie die wahren Merkmale der Daten erkennen aber nicht so spröde abhängig von diesem Trainingssatz dass Sie falsche Prädiktoren erhalten dass, wenn Sie auf mehr eingehende Daten verallgemeinern, Plötzlich macht dieses Element keine sehr gute Arbeit deine Klasse nicht mehr vorherzusagen. Wie Sie diese Passform finden, ist eine herausfordernde Aufgabe das braucht erfahrung. Insgesamt wollen Sie sicher gehen Sie gleichen die Komplexität des Modells aus mit den Merkmalen, die wirklich in den Daten enthalten sind die Sie extrahieren möchten. Jetzt sollten Sie einen Überblick über einige der Kompromisse haben die Sie vielleicht machen müssen bei der Wahl des besten Modells für Ihre Klassifikationsaufgabe.

Mittelstufe Anbieter : Briana Brownell 6 Lektionen · 16m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Chinese

Kursbeschreibung

In diesen Lektionen lernen Sie, wie Sie das richtige Modell auswählen, indem Sie die Kompromisse zwischen den Modellen berücksichtigen. Sie werden auch lernen, wie man mit den üblichen Herausforderungen bei Klassifizierungsmodellen umgeht, einschließlich Verzerrungen, Fairness und Problemen bei der Datenerfassung.

In diesen Lektionen geht es um das Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Erklärbarkeit sowie um das Bewusstsein für die Gruppen, auf die sich Ihre Modelle auswirken können. Sie werden einige der aktuellen Probleme mit Klassifizierungssystemen im Hinblick auf gegnerische Angriffe kennenlernen, die die Leistung des Modells zerstören und große Probleme beim Einsatz verursachen können. Schließlich erfahren Sie etwas über neue Herausforderungen und potenzielle Rechtsvorschriften bei der Klassifizierungsmodellierung.

Was Sie lernen werden

Wählen Sie das richtige Klassifizierungsmodell aus, indem Sie die Kompromisse zwischen verschiedenen Modellen abwägen
Behandeln Sie häufige Herausforderungen in Klassifizierungsmodellen, einschließlich Bias, Fairness und Datenerfassungsproblemen
Balancieren Sie Genauigkeit gegen Erklärbarkeit beim Aufbau von Klassifizierungsmodellen
Identifizieren Sie die Gruppen, auf die Ihre Modelle wirken können, und bleiben Sie sich ihrer Auswirkungen bewusst
Erkennen Sie adversarische Angriffe, die die Modellleistung zerstören und Probleme bei der Bereitstellung verursachen können
Erkunden Sie aufkommende Herausforderungen und mögliche Gesetzgebung in der Klassifizierungsmodellierung

Wichtige Erkenntnisse

Die Auswahl eines Klassifizierungsmodells erfordert das Abwägen der Kompromisse zwischen den verfügbaren Modellen.
Klassifizierungsmodelle sehen sich häufigen Herausforderungen wie Bias, Fairness und Datenerfassungsproblemen gegenüber.
Es gibt ein Gleichgewicht zwischen der Genauigkeit eines Modells und seiner Erklärbarkeit zu berücksichtigen.
Adversarische Angriffe können die Modellleistung zerstören und große Probleme bei der Bereitstellung verursachen.
Klassifizierungsmodellierung sieht sich aufkommenden Herausforderungen und möglicher Gesetzgebung gegenüber.

Häufig gestellte Fragen

Was behandelt dieser Kurs?

Der Kurs behandelt, wie man das richtige Klassifizierungsmodell auswählt, indem man Kompromisse berücksichtigt, häufige Herausforderungen wie Bias, Fairness und Datenerfassungsprobleme, das Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Erklärbarkeit, adversarische Angriffe sowie aufkommende Herausforderungen und mögliche Gesetzgebung in der Klassifizierungsmodellierung.

Welche Themen sind in den Lektionen enthalten?

Die Lektionen umfassen Auswahl des richtigen Modells, Datenerfassungsprobleme, Erklärbarkeit, Bias und Fairness, adversarische Angriffe und aufkommende Herausforderungen.

Welche Fähigkeiten werde ich in diesem Kurs erwerben?

Der Kurs entwickelt Fähigkeiten in Datenklassifizierung, Feature Learning, Learning Metrics, maschinellem Lernen, maschinellem Lernen - Modelltraining und statistischer Klassifizierung.

Behandelt der Kurs Fairness und Bias in Modellen?

Ja. Die Lektionen behandeln Bias und Fairness als häufige Herausforderungen in Klassifizierungsmodellen und betonen, dass man sich der Gruppen bewusst bleibt, auf die Ihre Modelle wirken können.

Erörtert der Kurs Sicherheitsrisiken für Klassifizierungsmodelle?

Ja. Er behandelt adversarische Angriffe, die die Modellleistung zerstören und große Probleme bei der Bereitstellung verursachen können.