Desafios

Name: Desafios
Author: Briana Brownell

Aprenda como escolher o modelo certo e como lidar com desafios comuns na modelagem de classificação

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Curso: sob demanda

Então vamos comparar os modelos de classificação que vimos até agora, e descobrir como podemos escolher o modelo certo para uma tarefa de classificação específica. Então eu tenho todos os módulos importados aqui do sklearn. Estão todos rotulados, e todos os módulos estão sendo inseridos aqui. Então, vamos executar isso, e então podemos ver como todos eles se comparam. Então, no geral, você pode ver que alguns dos estilos de classificador trabalharam em nossos conjuntos de dados sintéticos muito melhor do que alguns dos outros. Geralmente, o conjunto de dados sintéticos linearmente separáveis tem maior precisão em toda a placa. E isso faz sentido, porque dependendo no estilo do modelo, podemos não ter como para entender relacionamentos mais complexos nos dados. Então está tudo bem feito para este exemplo linearmente separável. Mas onde fica interessante é a diferença entre a espécie de círculos concêntricos e as duas luas. Então, aqueles que fizeram o melhor em interpretar a forma muito estranha do conjunto de dados de duas luas também eram os que eram muito mais difíceis de explicar. Por exemplo, a rede neural se saiu bem, e a máquina de vetores de suporte se saiu bem quando usamos o kernel mais complicado. Lembre-se também que um dos desafios com as máquinas de vetores de suporte foi que levou muito tempo para treinar. Da mesma forma, as redes neurais também demoram muito mais para treinar, e eles exigem muito mais dados ser treinado de forma eficaz. Então você pode ver que muitas vezes há uma troca entre explicabilidade e precisão. Quanto mais preciso você conseguir em uma tarefa de classificação altamente complexa, mais difícil tende a ser explicar. Enquanto isso, você pode ter um conjunto de regras relativamente simples no caso de uma estrutura de dados muito complexa. Você só faz parte do caminho até a linha de chegada em termos de precisão. Então, quando você está decidindo qual algoritmo usar em sua tarefa de modelagem de classificação, você deve pensar sobre quais tipos de qualidades são importantes para você. Assim, por exemplo, a explicabilidade é mais importante do que a precisão geral? A quantidade de tempo de treinamento e a quantidade de dados necessários alterar a decisão ideal para o seu caso específico? Realmente não há resposta certa para qual modelo é o melhor em todos os casos. Tudo depende completamente do caso de uso e os fatores que são importantes em sua tarefa de modelagem. Mas há um conceito que vai ser importante para todas as suas tarefas de modelagem. E isso é garantir que você tenha um equilíbrio entre subajustar os dados e superajustar os dados. Então você quer tentar ter certeza que você está reconhecendo as verdadeiras características dos dados mas não sendo tão frágilmente dependente desse conjunto de treinamento que você obtém preditores espúrios que quando você generaliza para mais dados que estão chegando, de repente esse elemento não faz um trabalho muito bom de prever sua classe mais. Como você encontra esse ajuste é uma tarefa desafiadora isso exige experiência. No geral, você quer ter certeza você equilibra a complexidade do modelo com os recursos que estão realmente nos dados que você deseja extrair. Agora você deve ter uma visão geral de alguns dos trade-offs que você pode precisar fazer em termos de escolha de qual modelo é melhor para sua tarefa de classificação.

Intermediário Fornecedor : Briana Brownell 6 lições · 16m em Árabe, Alemão, Inglês, Espanhol, Francês, Português, Chinese

Descrição do curso

Nestas lições, você aprenderá a escolher o modelo certo, considerando os trade-offs entre eles. Também aprenderá a lidar com desafios comuns enfrentados em modelos de classificação, incluindo viés, imparcialidade e problemas de recolha de dados.

Essas lições explorarão o equilíbrio entre precisão e explicabilidade, além de permanecer ciente dos grupos que os seus modelos podem afetar. Aprenderá sobre alguns dos problemas atuais com sistemas de classificação em termos de ataques adversários que podem destruir o desempenho do modelo e causar grandes problemas na implantação. Por fim, aprenderá sobre os desafios emergentes e a legislação potencial na modelagem de classificação.

O Que Você Vai Aprender

Escolher o modelo de classificação correto, pesando as compensações entre diferentes modelos
Abordar desafios comuns em modelos de classificação, incluindo viés, justiça e problemas de coleta de dados
Equilibrar a precisão contra a explicabilidade ao construir modelos de classificação
Identificar os grupos que seus modelos podem afetar e permanecer ciente de seu impacto
Reconhecer ataques adversariais que podem destruir o desempenho do modelo e causar problemas na implantação
Explorar desafios emergentes e legislação potencial na modelagem de classificação

Principais Conclusões

Escolher um modelo de classificação envolve pesar as compensações entre os modelos disponíveis.
Modelos de classificação enfrentam desafios comuns, como viés, justiça e problemas de coleta de dados.
Há um equilíbrio a considerar entre a precisão de um modelo e sua explicabilidade.
Ataques adversariais podem destruir o desempenho do modelo e causar grandes problemas na implantação.
Modelagem de classificação enfrenta desafios emergentes e legislação potencial.

Perguntas Frequentes

O que este curso cobre?

O curso cobre como escolher o modelo de classificação correto considerando compensações, desafios comuns, como viés, justiça e problemas de coleta de dados, o equilíbrio entre precisão e explicabilidade, ataques adversariais e desafios emergentes e legislação potencial na modelagem de classificação.

Quais tópicos estão incluídos nas lições?

As lições incluem Escolher o Modelo Correto, Problemas de coleta de dados, Explicabilidade, Viés e Justiça, Ataques Adversariais e Desafios Emergentes.

Quais habilidades vou ganhar com este curso?

O curso desenvolve habilidades em Classificação de Dados, Aprendizado de Features, Métricas de Aprendizagem, Aprendizado de Máquina, Treinamento de Modelo de Aprendizado de Máquina e Classificação Estatística.

O curso aborda justiça e viés em modelos?

Sim. As lições cobrem viés e justiça como desafios comuns em modelos de classificação e enfatizam permanecer ciente dos grupos que seus modelos podem afetar.

O curso discute riscos de segurança para modelos de classificação?

Sim. Cobre ataques adversariais que podem destruir o desempenho do modelo e causar grandes problemas na implantação.