Wprowadzenie do generowania danych testowych
Dane testowe to wszelkie dane wejściowe do modelu uczenia maszynowego w celu przetestowania jego wydajności i niezawodności. Aby uzyskać modele Machine Learning o doskonałej wydajności, ważne jest, aby specjalista ds. Danych wyszkolił go ze wszystkimi możliwymi odmianami danych, a następnie przetestował ten sam model jeszcze bardziej zróżnicowany i skomplikowany, ale obejmujący wszystkie dane. Często trudne staje się uwzględnienie wszystkich scenariuszy i zmian w danych testowych uzyskanych po podziale testu kolejowego. Dlatego ważne jest, aby utworzyć zestaw danych ze wszystkimi opisanymi przypadkami użycia, które najlepiej zmierzą wydajność naszego modelu. Proces generowania takiego zestawu danych jest znany jako Generowanie danych testowych.
Zasady generowania danych testowych w uczeniu maszynowym
W dzisiejszym świecie, ze złożonością rosnącą z dnia na dzień i skracającym się czasem dostawy, naukowcy danych muszą jak najszybciej przygotować najlepiej działające modele. Jednak tworzone modele stają się najlepiej działającymi modelami dopiero po przetestowaniu ich na wszystkich możliwych scenariuszach. Wszystkie te scenariusze mogą być niemożliwe dla naukowca danych, dlatego może być konieczne utworzenie syntetycznych danych w celu przetestowania modeli.
Dlatego, aby utworzyć te syntetyczne zestawy danych, należy pamiętać o pewnych zasadach lub wskazówkach:
- Musisz obserwować rozkład statystyczny każdej funkcji w oryginalnym lub rzeczywistym zbiorze danych. Następnie musimy utworzyć dane testowe z tymi samymi rozkładami statycznymi.
- Musimy zrozumieć skutki interakcji, jakie cechy wywierają na siebie nawzajem lub na zmienną zależną. Rozumiemy przez to, że musimy zachować relacje między zmiennymi. Spójrz na jednowymiarowe, dwuwymiarowe relacje i staraj się mieć takie same relacje podczas tworzenia danych testowych.
- Generowane dane powinny być najlepiej losowe i normalnie dystrybuowane.
- W przypadku algorytmów klasyfikacji musimy kontrolować liczbę obserwacji w każdej klasie. Możemy albo równo rozłożyć obserwacje, aby ułatwić testowanie, albo mieć więcej obserwacji w jednej z klas.
- Do danych można wstrzykiwać losowy szum, aby przetestować model ML na anomalii.
- Musimy również zachować skalę wartości i zmiany cech danych testowych, tzn. Wartości cechy powinny być poprawnie przedstawione. Np. Wartości wieku powinny znajdować się w przedziale 0–100, a nie pewnej liczby w tysiącach.
- Będziemy potrzebować niezwykle bogatego i wystarczająco dużego zestawu danych, który może obejmować wszystkie scenariusze przypadków testowych i wszystkie scenariusze testowania. Źle zaprojektowane dane testowe mogą nie przetestować wszystkich możliwych testów lub rzeczywistych scenariuszy, które utrudniają działanie modelu.
- Musimy wygenerować zestaw danych wystarczająco duży, aby wykonać nie tylko wydajność, ale także testy warunków skrajnych modelu i platformy oprogramowania.
Jak wygenerować dane testowe?
Zasadniczo dane testowe są repozytorium danych generowanych programowo. Niektóre z tych danych można wykorzystać do przetestowania oczekiwanych wyników modelu uczenia maszynowego. Dane te można również wykorzystać do przetestowania zdolności modelu uczenia maszynowego do radzenia sobie z wartościami odstającymi i nieoczekiwanymi sytuacjami podanymi jako dane wejściowe do modelu. Ważne jest, aby wiedzieć, jakie dane testowe należy wygenerować i do jakiego celu.
Gdy to wiemy, możemy zastosować dowolną z następujących metod w celu wygenerowania danych testowych:
1. Możemy ręcznie wygenerować dane testowe zgodnie z naszą wiedzą na temat dziedziny i rodzaju testów, które musimy wykonać na konkretnym modelu uczenia maszynowego. Możemy używać programu Excel do generowania tego rodzaju zestawów danych.
2. Możemy również próbować kopiować ogromne fragmenty danych, które są nam dostępne w środowisku produkcyjnym, wprowadzać w nim niezbędne zmiany, a następnie testować na tym samym modele uczenia maszynowego.
3. Na rynku dostępnych jest wiele bezpłatnych lub płatnych narzędzi, których możemy użyć do tworzenia zestawów danych testowych.
4. Testowe zestawy danych można również wygenerować za pomocą R lub Python. Istnieje kilka pakietów takich jak Faker, które mogą pomóc w generowaniu syntetycznych zestawów danych.
Zaleta generowania danych testowych
Chociaż dane testowe zostały wygenerowane w jakiś sposób i nie są rzeczywiste, wciąż jest to ustalony zestaw danych ze stałą liczbą próbek, stałym wzorem i stałym stopniem podziału klas. Generowanie danych testowych zapewnia szereg korzyści:
1. Wiele organizacji może nie czuć się komfortowo w udostępnianiu poufnych danych swoich użytkowników swoim usługodawcom, ponieważ może to naruszać przepisy bezpieczeństwa lub prywatności. W takich przypadkach wygenerowane dane testowe mogą być pomocne. Może replikować wszystkie właściwości statystyczne rzeczywistych danych bez ujawniania rzeczywistych danych.
2. Korzystając z wygenerowanych danych testowych, możemy uwzględnić scenariusze w danych, z którymi jeszcze się nie spotkaliśmy, ale oczekujemy lub możemy się spodziewać w najbliższej przyszłości.
3. Jak omówiono wcześniej, wygenerowane dane zachowają relacje jednowymiarowe, dwuwymiarowe i wielowymiarowe między zmiennymi wraz z zachowaniem samych konkretnych statystyk.
4. Po uzyskaniu naszej metody generowania danych łatwo jest utworzyć dowolne dane testowe i zaoszczędzić czas na wyszukiwaniu danych lub weryfikacji wydajności modelu.
5. Dane testowe zapewniłyby zespołowi bardzo potrzebną elastyczność w dostosowywaniu generowanych danych w razie potrzeby w celu ulepszenia modelu.
Wniosek
Podsumowując, dobrze zaprojektowane dane testowe pozwalają nam zidentyfikować i skorygować poważne wady w modelu. Dostęp do wysokiej jakości zestawów danych w celu przetestowania modeli uczenia maszynowego ogromnie pomoże w stworzeniu solidnego i niezawodnego produktu AI. Generowanie syntetycznych zestawów danych testowych stanowi dobrodziejstwo w dzisiejszym świecie, w którym prywatność jest
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po generowaniu danych testowych. Tutaj omawiamy zasady i sposób generowania danych testowych z ich zaletami. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Testowanie Fuzz
- Uczenie maszynowe danych
- Narzędzia do nauki danych
- Technologie Big Data