Desafíos

Name: Desafíos
Author: Briana Brownell

Aprenda a elegir el modelo correcto y cómo lidiar con los desafíos comunes en el modelado de clasificación

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

Curso: bajo demanda

Entonces comparemos los modelos de clasificación que hemos visto hasta ahora, y descubrir cómo podemos elegir el modelo correcto para una tarea de clasificación específica. Así que tengo todos los módulos importados aquí desde sklearn. Todos están etiquetados, y todos los módulos se están ingresando aquí. Así que ejecutemos eso, y luego podemos ver cómo se comparan todos. Entonces, en general, puedes ver que algunos de los estilos de clasificador han trabajado en nuestros conjuntos de datos sintéticos mucho mejor que algunos de los otros. En general, el conjunto de datos sintéticos separables linealmente tiene una mayor precisión en todos los ámbitos. Y eso tiene sentido, porque dependiendo en el estilo del modelo, es posible que no tengamos una manera comprender relaciones más complejas en los datos. Así que todo está bastante bien para este ejemplo linealmente separable. Pero donde se pone interesante es la diferencia. entre la especie de círculos concéntricos y las dos lunas. Así que los que lo hicieron mejor sobre la interpretación de la forma muy extraña del conjunto de datos de las dos lunas eran también los que eran mucho más difíciles de explicar. Entonces, por ejemplo, la red neuronal funcionó bien, y la máquina de vectores de soporte funcionó bien cuando usamos el núcleo más complicado. Recuerda también que uno de los retos con las máquinas de vectores de soporte fue que le llevó mucho tiempo entrenar. Del mismo modo, las redes neuronales también tardan mucho más para entrenar, y requieren muchos más datos para ser entrenado de manera efectiva. Entonces puede ver que a menudo hay una compensación entre la explicabilidad y la precisión. Cuanto más preciso seas en una tarea de clasificación muy compleja, más difícil tiende a ser de explicar. Mientras tanto, puede tener un conjunto de reglas relativamente simples en el caso de una estructura de datos realmente compleja. Solo obtienes una parte del camino a la línea de meta. en términos de precisión. Entonces, cuando decidas qué algoritmo usar en su tarea de modelado de clasificación, debe pensar sobre qué tipo de cualidades son importantes para usted. Así es, por ejemplo, la explicabilidad más importante que la precisión general? ¿La cantidad de tiempo de entrenamiento y la cantidad de datos necesarios cambiar la decisión óptima para su caso específico? Realmente no hay una respuesta correcta para qué modelo es el mejor en todos los casos. Todo depende completamente del caso de uso. y los factores que son importantes en su tarea de modelado. Pero hay un concepto que va a ser importante para todas sus tareas de modelado. Y eso es asegurarse de tener un saldo entre el ajuste insuficiente de los datos y el sobreajuste de los datos. Así que quieres tratar de asegurarte que está reconociendo las verdaderas características de los datos pero no ser tan frágilmente dependiente de ese conjunto de entrenamiento que obtienes predictores espurios que cuando generalizas a más datos que ingresan, de repente ese elemento no hace un muy buen trabajo de predecir tu clase nunca más. Cómo encontrar este ajuste es una tarea desafiante eso requiere experiencia. En general, desea asegurarse de equilibras la complejidad del modelo con las características que realmente están en los datos que desea poder extraer. Ahora debería tener una visión general de algunas de las ventajas y desventajas que tal vez necesites hacer en términos de elegir qué modelo es el mejor para su tarea de clasificación.

Intermedio Proveedor : Briana Brownell 6 lecciones · 16m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Chinese

Descripción del curso

En estas lecciones aprenderá a elegir el modelo correcto teniendo en cuenta las compensaciones entre ellos. También aprenderá a lidiar con los desafíos comunes que enfrentan los modelos de clasificación, como los problemas de sesgo, equidad y recopilación de datos.

Estas lecciones explorarán el equilibrio entre precisión y explicabilidad, así como el hecho de ser consciente de los grupos a los que pueden afectar sus modelos. Conocerá algunos de los problemas actuales con los sistemas de clasificación en términos de ataques adversarios que pueden destruir el desempeño del modelo y causar problemas importantes en la implementación. Finalmente, conocerá los nuevos desafíos y la posible legislación en materia de modelado de clasificación.

Lo que aprenderás

Elegir el modelo de clasificación correcto ponderando los intercambios entre diferentes modelos
Abordar desafíos comunes en modelos de clasificación, incluyendo sesgo, equidad, y problemas de recopilación de datos
Equilibrar la precisión contra la interpretabilidad al construir modelos de clasificación
Identificar los grupos a los que sus modelos pueden afectar y mantenerse consciente de su impacto
Reconocer ataques adversariales que pueden destruir el rendimiento del modelo y causar problemas en la implementación
Explorar desafíos emergentes y legislación potencial en modelado de clasificación

Puntos clave

La selección de un modelo de clasificación implica ponderar los intercambios entre los modelos disponibles.
Los modelos de clasificación enfrentan desafíos comunes como sesgo, equidad, y problemas de recopilación de datos.
Hay un equilibrio a considerar entre la precisión del modelo y su interpretabilidad.
Los ataques adversariales pueden destruir el rendimiento del modelo y causar problemas importantes en la implementación.
El modelado de clasificación enfrenta desafíos emergentes y legislación potencial.

Preguntas frecuentes

¿Qué cubre este curso?

El curso cubre cómo elegir el modelo de clasificación correcto considerando intercambios, desafíos comunes como sesgo, equidad, y problemas de recopilación de datos, el equilibrio entre precisión e interpretabilidad, ataques adversariales, y desafíos emergentes y legislación potencial en modelado de clasificación.

¿Qué temas se incluyen en las lecciones?

Las lecciones incluyen Elegir el modelo correcto, Problemas de recopilación de datos, Interpretabilidad, Sesgo e equidad, Ataques adversariales, y Desafíos emergentes.

¿Qué habilidades adquiriré de este curso?

El curso desarrolla habilidades en Clasificación de datos, Aprendizaje de características, Métricas de aprendizaje, Aprendizaje automático, Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, y Clasificación estadística.

¿El curso aborda la equidad y el sesgo en los modelos?

Sí. Las lecciones cubren sesgo y equidad como desafíos comunes en modelos de clasificación y enfatizan mantenerse consciente de los grupos a los que sus modelos pueden afectar.

¿El curso discute riesgos de seguridad para modelos de clasificación?

Sí. Cubre ataques adversariales que pueden destruir el rendimiento del modelo y causar problemas importantes en la implementación.