W kontekście sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) walidacja krzyżowa jest krytyczną techniką statystyczną wykorzystywaną do oceny wydajności i możliwości uogólnienia danego modelu predykcyjnego lub algorytmu. Metoda ta ma na celu zminimalizowanie problemów, takich jak nadmierne dopasowanie, które pojawia się, gdy model staje się zbyt wyspecjalizowany i działa wyjątkowo dobrze na danych uczących, ale słabo na niewidocznych lub nowych danych. Biorąc pod uwagę kluczową rolę, jaką modele predykcyjne odgrywają w zastosowaniach sztucznej inteligencji, takich jak systemy rekomendacji, przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa, walidacja krzyżowa jest istotnym elementem procesu oceny modelu, zapewniającym wysoką jakość działania w różnych zestawach danych i scenariuszach.
Walidacja krzyżowa polega przede wszystkim na podziale dostępnego zbioru danych na dwa lub więcej odrębnych podzbiorów, często nazywanych „fałdami”. Zazwyczaj model jest trenowany na jednym lub większej liczbie tych fałd, a następnie testowany na pozostałych fałdach. Powtarzając ten proces wielokrotnie, można uzyskać dokładniejszą i solidniejszą ocenę wydajności modelu. Popularną techniką jest k-krotna weryfikacja krzyżowa, w której dane są dzielone na k równych podzbiorów, a model jest szkolony i testowany k razy, za każdym razem wykorzystując inny podzbiór jako dane testowe. Po zakończeniu wszystkich iteracji k wyniki są uśredniane w celu określenia ostatecznej wydajności modelu.
Rozważmy na przykład aplikację AI opracowaną przy użyciu platformy no-code AppMaster do przewidywania cen mieszkań na podstawie różnych czynników, takich jak lokalizacja, wielkość i udogodnienia. Aby ocenić skuteczność modelu predykcyjnego, można zastosować 10-krotną weryfikację krzyżową. Oznacza to podzielenie dostępnych danych mieszkaniowych na dziesięć równych podzbiorów. Następnie model jest szkolony na dziewięciu z tych podzbiorów i testowany na pozostałym. Proces ten powtarza się dziesięć razy, za każdym razem wykorzystując inny podzbiór jako dane testowe. Metryki wydajności, takie jak dokładność i błąd średniokwadratowy, można obliczyć dla każdej iteracji, a następnie uśrednić w celu określenia ogólnej wydajności modelu.
Walidacja krzyżowa ma kilka zalet w porównaniu z innymi technikami oceny modelu. Po pierwsze, wykorzystuje cały zestaw danych zarówno do celów szkoleniowych, jak i testowych, zmniejszając w ten sposób wpływ potencjalnych błędów występujących w pojedynczym podziale danych. Co więcej, dzięki iteracyjnemu szkoleniu i testowaniu modelu na różnych podzbiorach, weryfikacja krzyżowa zapewnia solidniejszą ocenę wydajności modelu, co ma kluczowe znaczenie przy wdrażaniu aplikacji AI w rzeczywistych scenariuszach. Ponadto weryfikacja krzyżowa może być również przydatna do dostrajania hiperparametrów, ponieważ może pomóc w identyfikacji optymalnych wartości dla określonych parametrów algorytmu ML.
Oprócz k-krotnej walidacji krzyżowej, inne odmiany obejmują między innymi: warstwową k-krotną walidację krzyżową, typu „pomiń jeden raz” (LOOCV) i walidację krzyżową typu „pomiń p-out” (LPOCV). Różnice te odpowiadają różnym cechom danych i wymaganiom aplikacji. Na przykład w warstwowej k-krotnej walidacji krzyżowej podzbiory danych są tworzone w taki sposób, że zachowują tę samą proporcję etykiet klas docelowych co oryginalny zbiór danych, zapewniając bardziej zrównoważoną reprezentację różnych klas zarówno podczas uczenia, jak i testowania gradacja. Jest to szczególnie przydatne w przypadku niezrównoważonych zbiorów danych powszechnie spotykanych między innymi w obszarach takich jak wykrywanie oszustw i diagnostyka medyczna.
W AppMaster, potężnej platformie no-code służącej do tworzenia aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych, nie można przecenić znaczenia weryfikacji krzyżowej. Wizualny projektant BP AppMaster umożliwia użytkownikom tworzenie modeli danych, logiki biznesowej i interfejsów API REST, które stanowią podstawę aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Włączając techniki walidacji krzyżowej do analizy i optymalizacji wydajności tych modeli, użytkownicy mogą efektywnie wdrażać wysokiej jakości, skalowalne i predykcyjne aplikacje dostosowane do ich konkretnych potrzeb.
Podsumowując, walidacja krzyżowa jest niezbędną metodą oceny i dostrajania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. W miarę ciągłego wzrostu zapotrzebowania na niezawodne i wydajne aplikacje AI, wzrośnie również zapotrzebowanie na solidne techniki oceny, takie jak weryfikacja krzyżowa. Dlatego właściwe zintegrowanie walidacji krzyżowej z procesem opracowywania i oceny modelu, niezależnie od tego, czy korzysta się z platformy no-code AppMaster, czy z innych podejść, przyczyni się do powstania dokładniejszych, niezawodnych i skalowalnych aplikacji AI w szerokim zakresie branż i przypadków użycia.
