Khám phá tầm quan trọng của độ chính xác trong học máy, tính toán của nó, những hạn chế với tập dữ liệu mất cân bằng và cách cải thiện hiệu suất mô hình.
Độ chính xác là một trong những thước đo đánh giá cơ bản và trực quan nhất trong học máy (ML) . Nó đo lường tỷ lệ dự đoán chính xác của một mô hình so với tổng số dự đoán đã thực hiện. Do tính đơn giản, độ chính xác thường là thước đo đầu tiên mà các nhà phát triển xem xét để có được cái nhìn tổng quan về hiệu suất của một mô hình AI , đặc biệt là trong các tác vụ phân loại. Nó đóng vai trò như một phép kiểm tra nhanh tình trạng trước khi đi sâu vào các đánh giá chi tiết hơn.
Độ chính xác là một chỉ số hiệu suất quan trọng trong nhiều lĩnh vực mà việc phân loại là rất quan trọng. Dưới đây là hai ví dụ:
Mặc dù hữu ích, độ chính xác có thể gây hiểu lầm nghiêm trọng, đặc biệt khi xử lý các tập dữ liệu mất cân bằng. Một tập dữ liệu mất cân bằng là tập dữ liệu mà số lượng ví dụ trong các lớp khác nhau thay đổi đáng kể. Ví dụ, trong phát hiện gian lận, số lượng giao dịch hợp lệ vượt xa số lượng giao dịch gian lận. Một mô hình luôn dự đoán "không gian lận" có thể đạt độ chính xác trên 99% nhưng sẽ hoàn toàn vô dụng đối với mục đích ban đầu. Điều này là do nó không xác định được các trường hợp hiếm gặp nhưng quan trọng. Tình huống này làm nổi bật nghịch lý về độ chính xác , trong đó điểm số độ chính xác cao mang lại cảm nhận sai lệch về hiệu quả của mô hình.
Để có được bức tranh toàn cảnh về hiệu suất của mô hình, điều quan trọng là phải xem xét các số liệu khác bên cạnh độ chính xác.
Một số kỹ thuật có thể giúp cải thiện độ chính xác của mô hình, mặc dù thường liên quan đến sự đánh đổi với các số liệu khác hoặc chi phí tính toán:
Các nguồn tư vấn như Model Training Tips có thể cung cấp hướng dẫn thực tế. Các nền tảng như Ultralytics HUB cho phép người dùng huấn luyện mô hình và dễ dàng theo dõi độ chính xác cùng với các chỉ số quan trọng khác, thường được trực quan hóa bằng các công cụ như TensorBoard . Việc theo dõi tiến độ thực tế có thể được thực hiện thông qua các nguồn như Báo cáo Chỉ số AI Stanford hoặc duyệt qua các tập dữ liệu trên Papers With Code . Các nền tảng như PyTorch và TensorFlow thường được sử dụng để xây dựng và huấn luyện các mô hình này.
Tóm lại, mặc dù độ chính xác là một thước đo trực quan và có giá trị để đánh giá hiệu suất của mô hình AI, nhưng nó hiếm khi nên được sử dụng riêng lẻ. Việc xem xét các mục tiêu cụ thể của tác vụ ML và bản chất của dữ liệu, đặc biệt là sự mất cân bằng tiềm ẩn hoặc chi phí sai sót khác nhau, là điều cần thiết để lựa chọn thước đo đánh giá phù hợp nhất. Việc sử dụng các kỹ thuật từ Explainable AI (XAI) cũng có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn ngoài các giá trị thước đo đơn lẻ.