Trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML), Xác thực chéo là một kỹ thuật thống kê quan trọng được sử dụng để đánh giá hiệu suất và tính khái quát của một mô hình hoặc thuật toán dự đoán nhất định. Phương pháp này cố gắng giảm thiểu các vấn đề như trang bị quá mức, phát sinh khi một mô hình trở nên quá chuyên biệt và hoạt động cực kỳ tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng lại kém trên dữ liệu mới hoặc chưa được nhìn thấy. Do các mô hình dự đoán đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng AI, chẳng hạn như hệ thống đề xuất, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính, xác thực chéo là một thành phần thiết yếu của quy trình đánh giá mô hình, đảm bảo hiệu suất chất lượng cao trên các tập dữ liệu và kịch bản khác nhau.
Xác thực chéo chủ yếu liên quan đến việc phân vùng tập dữ liệu có sẵn thành hai hoặc nhiều tập hợp con riêng biệt, thường được gọi là "các tập hợp". Thông thường, một mô hình được huấn luyện trên một hoặc nhiều nếp gấp này và sau đó thử nghiệm trên các nếp gấp còn lại. Bằng cách lặp lại quá trình này nhiều lần, có thể thu được đánh giá chính xác và chắc chắn hơn về hiệu suất của mô hình. Một kỹ thuật phổ biến là xác thực chéo k-Fold, trong đó dữ liệu được chia thành k tập con bằng nhau và mô hình được huấn luyện và kiểm tra k lần, mỗi lần sử dụng một tập con khác nhau làm dữ liệu kiểm tra. Khi tất cả k lần lặp được hoàn thành, kết quả sẽ được tính trung bình để xác định hiệu suất mô hình cuối cùng.
Ví dụ: hãy xem xét một ứng dụng AI được phát triển bằng nền tảng no-code AppMaster để dự đoán giá nhà đất dựa trên nhiều yếu tố khác nhau, chẳng hạn như vị trí, quy mô và tiện nghi. Để đánh giá hiệu suất của mô hình dự đoán, có thể sử dụng xác thực chéo 10 lần. Điều này có nghĩa là chia dữ liệu nhà ở có sẵn thành 10 tập con bằng nhau. Sau đó, mô hình được huấn luyện trên chín tập con này và thử nghiệm trên tập con còn lại. Quá trình này được lặp lại mười lần, mỗi lần sử dụng một tập hợp con khác nhau làm dữ liệu thử nghiệm. Các số liệu hiệu suất, chẳng hạn như độ chính xác và sai số bình phương trung bình, có thể được tính toán cho mỗi lần lặp và sau đó tính trung bình để xác định hiệu suất tổng thể của mô hình.
Xác thực chéo cung cấp một số lợi thế so với các kỹ thuật đánh giá mô hình khác. Đầu tiên, nó tận dụng toàn bộ tập dữ liệu cho cả mục đích đào tạo và thử nghiệm, do đó làm giảm tác động của các sai lệch tiềm ẩn trong một lần phân chia dữ liệu. Hơn nữa, bằng cách đào tạo và thử nghiệm lặp đi lặp lại mô hình trên các tập hợp con khác nhau, xác thực chéo mang lại đánh giá mạnh mẽ hơn về hiệu suất mô hình, điều này rất quan trọng khi triển khai các ứng dụng AI trong các tình huống thực tế. Hơn nữa, xác thực chéo cũng có thể hữu ích cho việc điều chỉnh siêu tham số, vì nó có thể hỗ trợ xác định các giá trị tối ưu cho các tham số thuật toán ML cụ thể.
Ngoài xác thực chéo k-fold, các biến thể khác bao gồm, nhưng không giới hạn ở: xác thực chéo k-fold, loại bỏ một lần (LOOCV) và loại bỏ p-out (LPOCV). Những biến thể này phục vụ cho các đặc điểm dữ liệu và yêu cầu ứng dụng khác nhau. Ví dụ: trong xác thực chéo k-fold phân tầng, các tập hợp con dữ liệu được tạo theo cách chúng duy trì cùng tỷ lệ nhãn lớp mục tiêu như tập dữ liệu gốc, đảm bảo sự thể hiện cân bằng hơn của các lớp khác nhau trong cả huấn luyện và kiểm tra các giai đoạn. Điều này đặc biệt hữu ích cho các tập dữ liệu mất cân bằng thường gặp trong các lĩnh vực như phát hiện gian lận và chẩn đoán y tế, cùng nhiều lĩnh vực khác.
Tại AppMaster, nền tảng no-code mạnh mẽ để tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động, không thể đánh giá thấp tầm quan trọng của xác thực chéo. Trình thiết kế BP trực quan của AppMaster cho phép người dùng tạo các mô hình dữ liệu, logic nghiệp vụ và API REST, tạo thành nền tảng của các ứng dụng do AI điều khiển. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật xác thực chéo để phân tích và tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình này, người dùng có thể triển khai hiệu quả các ứng dụng chất lượng cao, có thể mở rộng và dự đoán phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ.
Tóm lại, xác thực chéo là một phương pháp không thể thiếu để đánh giá và tinh chỉnh các ứng dụng dựa trên AI và ML. Khi nhu cầu về các ứng dụng AI hiệu suất cao, đáng tin cậy tiếp tục tăng lên, nhu cầu về các kỹ thuật đánh giá mạnh mẽ như xác thực chéo cũng sẽ tăng lên. Do đó, việc tích hợp xác thực chéo đúng cách trong quá trình đánh giá và phát triển mô hình, cho dù sử dụng nền tảng no-code AppMaster hay các phương pháp tiếp cận khác, sẽ góp phần tạo ra các ứng dụng AI chính xác, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng hơn trong nhiều ngành và trường hợp sử dụng khác nhau.
