Introducere în generarea datelor de testare

Datele de testare sunt orice input oferit unui model de Machine Learning pentru a-și testa performanța și fiabilitatea. Pentru a obține modelele de Machine Learning cu performanțe excelente, este important pentru un om de știință de date să-l instruiască cu toate variațiile posibile de date și apoi să testeze același model și mai complet și mai complicat, dar tot cu totul inclus. Adesea devine dificil să includem toate scenariile și variațiile în datele de test care se obțin după divizarea testului de tren. Prin urmare, devine importantă crearea unei baze de date cu toate cazurile de utilizare acoperite care pot măsura cel mai bine performanța modelului nostru. Procesul de generare a unui astfel de set de date este cunoscut sub numele de Test Data Generation.

Reguli de generare a datelor de testare în învățarea mașinii

În lumea de astăzi, cu o complexitate în creștere zi de zi, iar timpul de livrare se reduce, oamenii de știință trebuie să pregătească cât mai curând modele cu cele mai performante. Cu toate acestea, modelele create sunt doar cele mai performante modele odată ce au fost testate pe toate tipurile de scenarii posibile. Toate aceste scenarii ar putea să nu fie posibile pentru oamenii de știință de date cu el și, prin urmare, ar putea avea nevoie să creeze unele date sintetice pentru a testa modelele.

Prin urmare, pentru a crea aceste seturi de date sintetice, trebuie să aveți în vedere anumite tipuri de reguli sau ghiduri:

  1. Trebuie să respectați distribuția statistică a fiecărei caracteristici în setul de date original sau real. În consecință, trebuie să creăm datele de testare cu aceleași distribuții statice.
  2. Trebuie să înțelegem efectele interacțiunii pe care le au caracteristicile unele peste altele sau asupra variabilei dependente. Prin aceasta, înseamnă să spunem că trebuie să păstrăm relațiile dintre variabile. Aruncați o privire la relațiile univariate, bivariate și încercați să aveți aceleași relații atunci când creați datele testului.
  3. Datele generate ar trebui să fie de preferință aleatorii și în mod normal distribuite.
  4. În cazul algoritmilor de clasificare, trebuie să controlăm numărul de observații din fiecare clasă. Putem fie să avem observațiile distribuite în mod egal pentru a facilita testarea sau a avea mai multe observații într-una din clase.
  5. Zgomotul aleatoriu poate fi injectat în date pentru a testa modelul ML cu privire la anomalii.
  6. De asemenea, trebuie să păstrăm scara valorilor și a variațiilor caracteristicilor datelor de testare, adică valorile caracteristicii ar trebui să fie descrise corect. De exemplu, valorile vârstei ar trebui să fie în jurul valorii de 0-100 și nu un număr în mii.
  7. Avem nevoie de un set de date extrem de bogat și suficient de mare, care să poată acoperi toate scenariile cazurilor de testare și toate scenariile de testare. Datele de testare prost concepute pot să nu testeze toate testele posibile sau scenarii reale care să împiedice performanța modelului.
  8. Trebuie să generăm setul de date suficient de mare pentru ca nu numai performanța, ci și testarea la stres a modelului și a platformei software.

Cum se generează datele de testare?

În general, datele de testare sunt un depozit de date care este generat programatic. Unele dintre aceste date pot fi utilizate pentru a testa rezultatele scontate ale modelului de învățare automată. Aceste date pot fi, de asemenea, utilizate pentru a testa capacitatea modelului de învățare a mașinii de a gestiona contururile și situațiile nevăzute date ca intrare în model. Este important să știți ce tip de date de testare trebuie să fie generate și în ce scop.

După ce știm acest lucru, putem urma oricare dintre următoarele metode pentru a genera datele de testare:

1. Putem genera manual datele testului în funcție de cunoștințele noastre despre domeniu și tipul de testare pe care trebuie să îl facem pe un model specific de învățare a mașinilor. Putem folosi excel pentru a genera aceste tipuri de seturi de date.

2. De asemenea, putem încerca și copia bucăți uriașe de date care ne sunt disponibile într-un mediu de producție, să îi facem modificările necesare și apoi să testăm modelele de învățare a mașinilor la fel.

3. Există multe instrumente disponibile pe piață gratuit sau cu plată pe care le putem folosi pentru a crea seturi de date de testare.

4. Seturile de date de testare pot fi, de asemenea, generate cu R sau Python. Există mai multe pachete precum faker, care vă pot ajuta în generarea de seturi de date sintetice.

Avantajul generarii datelor de testare

Deși datele de test au fost generate prin anumite mijloace și nu sunt reale, acesta este totuși un set de date fix, cu un număr fix de eșantioane, un model fix și un grad fix de separare a clasei. Există încă mai multe beneficii pe care le oferă generarea de date de testare:

1. Multe dintre organizații nu pot fi confortabile în a împărtăși datele sensibile ale utilizatorilor lor către furnizorii de servicii, deoarece acestea pot încălca legile de securitate sau confidențialitate. În aceste cazuri, datele de test generate pot fi utile. Poate reproduce toate proprietățile statistice ale datelor reale fără a expune date reale.

2. Folosind datele de test generate, putem încorpora scenarii în datele cu care nu ne-am confruntat încă, dar pe care le așteptăm sau le putem confrunta în viitorul apropiat.

3. Așa cum am discutat anterior, datele generate vor păstra relațiile univariate, bivariate și multivariate între variabile, precum și păstrarea numai a statisticilor specifice.

4. Odată ce am obținut metoda noastră de a genera datele, devine ușor să creăm date de testare și să economisim timp fie pentru căutarea datelor, fie pentru verificarea performanței modelului.

5. Datele de testare ar oferi echipei o flexibilitate atât de necesară pentru a ajusta datele generate în funcție de când este nevoie pentru a îmbunătăți modelul.

Concluzie

În concluzie, datele de testare bine proiectate ne permit să identificăm și să corectăm defectele grave ale modelului. Dacă aveți acces la seturi de date de înaltă calitate pentru a testa modelele de învățare a mașinilor dvs., vă va ajuta imens la crearea unui produs AI robust și sigur. Generarea de seturi de date de testare sintetică vine ca o amploare în lumea de azi în care confidențialitatea este

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru generarea datelor de testare. Aici discutăm regulile și modul de generare a datelor de testare cu avantajele lor. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe -

  1. Testare Fuzz
  2. Învățarea mașinilor de știință a datelor
  3. Instrumente pentru știința datelor
  4. Tehnologii de date mari

Categorie:

Date mare