การตรวจสอบข้าม

ในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) การตรวจสอบข้ามเป็นเทคนิคทางสถิติที่สำคัญที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพและความสามารถทั่วไปของแบบจำลองการคาดการณ์หรืออัลกอริทึมที่กำหนด วิธีการนี้มุ่งมั่นที่จะลดปัญหาต่างๆ เช่น การติดตั้งมากเกินไป ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองมีความเชี่ยวชาญมากเกินไปและทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับข้อมูลการฝึก แต่ทำงานได้ไม่ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็นหรือข้อมูลที่ใหม่ เมื่อพิจารณาถึงบทบาทที่สำคัญของแบบจำลองการทำนายในแอปพลิเคชัน AI เช่น ระบบการแนะนำ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ การตรวจสอบความถูกต้องข้ามจึงเป็นองค์ประกอบสำคัญของกระบวนการประเมินแบบจำลอง เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพคุณภาพสูงในชุดข้อมูลและสถานการณ์ที่แตกต่างกัน

การตรวจสอบความถูกต้องข้ามหลักเกี่ยวข้องกับการแบ่งพาร์ติชันชุดข้อมูลที่มีอยู่ออกเป็นชุดย่อยที่แตกต่างกันสองชุดขึ้นไป ซึ่งมักเรียกว่า "พับ" โดยทั่วไปแล้ว โมเดลจะได้รับการฝึกบนพับเหล่านี้ตั้งแต่หนึ่งพับขึ้นไป จากนั้นจึงทดสอบกับพับที่เหลือ โดยการทำซ้ำขั้นตอนนี้หลายๆ ครั้ง จะทำให้ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองได้แม่นยำและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น เทคนิคที่ได้รับความนิยมคือการตรวจสอบความถูกต้องข้ามแบบ k-fold โดยที่ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นชุดย่อยที่เท่ากัน k ชุด และแบบจำลองจะได้รับการฝึกและทดสอบ k ครั้ง ในแต่ละครั้งโดยใช้ชุดย่อยที่แตกต่างกันเป็นข้อมูลการทดสอบ เมื่อการวนซ้ำ k ทั้งหมดเสร็จสิ้น ผลลัพธ์จะถูกนำมาเฉลี่ยเพื่อกำหนดประสิทธิภาพของโมเดลขั้นสุดท้าย

ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาแอปพลิเคชัน AI ที่พัฒนาโดยใช้แพลตฟอร์ม no-code AppMaster เพื่อคาดการณ์ราคาที่อยู่อาศัยตามปัจจัยต่างๆ เช่น สถานที่ตั้ง ขนาด และสิ่งอำนวยความสะดวก ในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการคาดการณ์ สามารถใช้การตรวจสอบความถูกต้องข้าม 10 เท่าได้ นี่หมายถึงการแบ่งข้อมูลที่อยู่อาศัยที่มีอยู่ออกเป็นสิบชุดย่อยเท่าๆ กัน จากนั้นแบบจำลองจะได้รับการฝึกกับชุดย่อยเก้าชุดและทดสอบกับชุดย่อยที่เหลือ กระบวนการนี้ทำซ้ำสิบครั้ง ในแต่ละครั้งโดยใช้ชุดย่อยที่แตกต่างกันเป็นข้อมูลการทดสอบ สามารถคำนวณตัวชี้วัดประสิทธิภาพ เช่น ความแม่นยำ และค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยได้สำหรับการวนซ้ำแต่ละครั้ง จากนั้นจึงหาค่าเฉลี่ยเพื่อกำหนดประสิทธิภาพโดยรวมของแบบจำลอง

การตรวจสอบความถูกต้องข้ามมีข้อดีหลายประการเหนือเทคนิคการประเมินแบบจำลองอื่นๆ ประการแรก ใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลทั้งหมดเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมและการทดสอบ ซึ่งช่วยลดผลกระทบของอคติที่อาจเกิดขึ้นจากการแยกข้อมูลเพียงจุดเดียว นอกจากนี้ ด้วยการฝึกซ้ำและทดสอบโมเดลบนชุดย่อยต่างๆ การตรวจสอบความถูกต้องข้ามจะให้การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญเมื่อปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ในสถานการณ์จริง นอกจากนี้ การตรวจสอบความถูกต้องข้ามยังมีประโยชน์สำหรับการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ เนื่องจากสามารถช่วยในการระบุค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับพารามิเตอร์อัลกอริทึม ML ที่เฉพาะเจาะจง

นอกเหนือจากการตรวจสอบข้าม k-fold แล้ว รูปแบบอื่นๆ ยังรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง: stratified k-fold, leave-one-out (LOOCV) และ leave-p-out (LPOCV) การตรวจสอบข้าม รูปแบบเหล่านี้รองรับคุณลักษณะข้อมูลและข้อกำหนดการใช้งานที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น ในการตรวจสอบความถูกต้องข้ามแบบแบ่งชั้น k-fold ชุดย่อยของข้อมูลจะถูกสร้างขึ้นในลักษณะที่รักษาสัดส่วนของป้ายกำกับคลาสเป้าหมายให้เหมือนกับชุดข้อมูลดั้งเดิม เพื่อให้มั่นใจว่าการแสดงคลาสที่แตกต่างกันในการฝึกอบรมและการทดสอบมีความสมดุลมากขึ้น ขั้นตอน สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลซึ่งมักพบในด้านต่างๆ เช่น การตรวจจับการฉ้อโกงและการวินิจฉัยทางการแพทย์ และอื่นๆ

ที่ AppMaster ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม no-code ทรงพลังสำหรับการสร้างแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันมือถือ ความสำคัญของการตรวจสอบข้ามสายนั้นไม่สามารถมองข้ามได้ Visual BP Designer ของ AppMaster ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างโมเดลข้อมูล ตรรกะทางธุรกิจ และ REST API ซึ่งเป็นรากฐานของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ด้วยการรวมเทคนิคการตรวจสอบข้ามเพื่อวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลเหล่านี้ ผู้ใช้จึงสามารถปรับใช้แอปพลิเคชันคุณภาพสูง ปรับขนาดได้ และคาดการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของพวกเขา

โดยสรุป การตรวจสอบความถูกต้องข้ามเป็นวิธีที่ขาดไม่ได้ในการประเมินและปรับแต่งแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ ML เนื่องจากความต้องการแอปพลิเคชัน AI ประสิทธิภาพสูงที่เชื่อถือได้และเชื่อถือได้ยังคงเพิ่มขึ้น ความต้องการเทคนิคการประเมินที่มีประสิทธิภาพ เช่น การตรวจสอบข้ามก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน ดังนั้น การบูรณาการการตรวจสอบความถูกต้องข้ามอย่างเหมาะสมในกระบวนการพัฒนาโมเดลและการประเมินผล ไม่ว่าจะใช้แพลตฟอร์ม AppMaster no-code หรือวิธีการอื่น ๆ จะส่งผลให้แอปพลิเคชัน AI มีความแม่นยำ เชื่อถือได้ และปรับขนาดได้มากขึ้นในอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานที่หลากหลาย