Meistere die Bewertung von Machine Learning: Beste Praktiken

Wenn's darum geht, wie gut ein Machine Learning (ML) System funktioniert, ist der Evaluierungsprozess genauso wichtig wie sicherzustellen, dass dein Lieblingsgericht richtig gekocht ist. Viele Faktoren können die Ergebnisse von ML-Experimenten beeinflussen. Dazu gehören die Trainingsdaten, die verwendeten Merkmale, das Design des Modells und wie gut das Modell abgestimmt ist. Aber vermutlich ist der wichtigste Teil der Evaluierungsprozess selbst.

Wenn die Evaluierung schlecht gemacht wird, sind die gezogenen Schlüsse vielleicht nicht nützlich oder führen sogar zu falschen Entscheidungen in der Entwicklung. Daher ist ein sorgfältig gestalteter Evaluierungsprozess essenziell, bevor man sich in die Experimente stürzt. In diesem Artikel werden die besten Praktiken zur Evaluierung von ML-Systemen skizziert, während wir es locker angehen.

#Die Grundlagen: Aufgaben und Anwendungen

Fangen wir an, den Unterschied zwischen einer "Aufgabe" und einer "Anwendung" zu verstehen. Eine Anwendung ist ein spezifisches Nutzungsszenario für ein ML-System. Denke zum Beispiel an die Sprachüberprüfung als Aufgabe. Innerhalb dieser Aufgabe gibt es verschiedene Anwendungen, wie zum Beispiel die Identität einer Person zu überprüfen oder zu bestimmen, ob eine Stimme mit einer Aufnahme übereinstimmt.

Das Schwierige ist, dass die Anwendung die Art der benötigten Daten und die wichtigen Metriken bestimmt. In forensischen Anwendungen kann die Kosten für eine falsche Identifizierung (falsch positiv) viel höher sein als bei einer App, wo das Versäumen, jemanden zu identifizieren (falsch negativ), schädlicher sein könnte. Also können zwei Anwendungen unter derselben Aufgabe unterschiedliche Prioritäten haben.

#Verständnis von Systemen und Methoden

Als nächstes lass uns zwischen "Systemen" und "Methoden" unterscheiden. Ein System ist ein spezifisches ML-Modell, das trainiert wurde und bereit ist, verwendet zu werden. Im Gegensatz dazu bezieht sich eine Methode auf verschiedene Wege, solche Systeme zu trainieren oder zu verbessern.

Stell dir vor, du backst Kekse! Wenn du ein Lieblingskeksrezept hast (das System), möchtest du vielleicht verschiedene Backtechniken ausprobieren, wie die Temperatur oder die Backzeit anzupassen (die Methoden). Manchmal willst du wissen, wie dein ursprüngliches Keksrezept herauskommt. An anderen Tagen möchtest du mit neuen Techniken experimentieren, um deine Kekse besser zu machen. Dieser Unterschied kann beeinflussen, wie die Daten gehandhabt werden und wie die Ergebnisse berechnet werden.

#Die Daten aufteilen

In ML ist es üblich, die Daten in drei Hauptsets zu unterteilen: Training, Entwicklung und Evaluierung.

1. Trainingsset: Hier lernt das Modell seine Parameter.
2. Entwicklungsset: Das hilft, das Design des Modells zu optimieren, indem Entscheidungen über Merkmale oder Abstimmungseinstellungen getroffen werden.
3. Evaluationsset: Der entscheidende Moment, in dem die endgültige Leistung des Modells getestet wird.

Das Evaluationsset ist entscheidend, weil seine Ergebnisse vorhersagen sollten, wie gut das Modell in der Realität abschneiden wird. Idealerweise sollten die Evaluierungsdaten dem ähneln, was das Modell bei der tatsächlichen Anwendung erwarten wird.

Wenn das Modell zum Beispiel mit Stimmen aus verschiedenen Hintergründen arbeiten soll, sollten die Evaluierungsdaten ähnliche Aufnahmen enthalten. Wenn du das Modell mit einer bestimmten Gruppe von Sprechern trainierst, sollte die Evaluierung unterschiedliche Sprecher beinhalten, um sicherzustellen, dass es gut generalisieren kann.

#Häufige Fehler vermeiden

Beim Einrichten der Evaluierung gibt es ein paar häufige Fallstricke, die man vermeiden sollte, da sie zu übermässig optimistischen Ergebnissen führen können.

• Verwende nicht die gleichen Daten für Entwicklung und Evaluierung: Die Verwendung des Evaluationssets während der Entwicklung kann die Leistung besser erscheinen lassen, als sie wirklich ist. Es ist wie zu versuchen, ein Spiel zu gewinnen, indem man gegen sich selbst übt – klar, du machst es gut, aber die echte Konkurrenz ist da draussen!

• Sei vorsichtig beim Aufteilen der Daten: Wenn du deine Daten zufällig aufteilst, nachdem du Änderungen vorgenommen hast (wie Augmentierung oder Upsampling), könntest du identische Proben in verschiedenen Sets haben. Stell dir vor, du schneidest einen Kuchen und bemerkst, dass die Hälfte der Stücke gleich ist.

• Achte auf falsche Korrelationen: Manchmal könnte das Modell Muster aufnehmen, die eigentlich nicht relevant sind. Wenn die Trainings- und Evaluierungsdaten aus der gleichen Quelle stammen, könnte das Modell aus diesen irreführenden Mustern lernen, was zu einer schlechten Leistung führt, wenn es mit neuen Daten konfrontiert wird.

Indem du diese Richtlinien befolgst, kannst du vermeiden, Entscheidungen zu treffen, die deine Evaluierung negativ beeinflussen könnten.

#Die richtigen Metriken wählen

Eine der grössten Herausforderungen bei der Evaluierung von ML-Systemen ist die Auswahl der richtigen Leistungsmetrik. Das ist wie das richtige Werkzeug für einen Job zu wählen; einen Hammer zu verwenden, wenn du einen Schraubendreher brauchst, wird nicht gut enden!

Metriken sollten widerspiegeln, wie ein Nutzer das System erleben wird. Bei Klassifikationsaufgaben (wo die Ausgabe eine Kategorie ist) ist es wichtig zu bewerten, wie genau diese kategorialen Entscheidungen sind. Die Fläche unter der Kurve (AUC) oder die gleiche Fehlerrate (EER) sind Beispiele für Metriken, aber sie spiegeln möglicherweise nicht genau die Erfahrung eines Nutzers wider, da sie nicht berücksichtigen, wie Entscheidungen getroffen werden.

Stattdessen ist es oft besser, erwartete Kostenmetriken zu verwenden, die Kosten für verschiedene Fehlerarten zuweisen. So verstehst du, wie gut das Modell in einem realen Szenario abschneiden wird.

Bei Mehrklassenproblemen ist es ratsam, binäre Metriken nicht willkürlich zu kombinieren. Halte dich stattdessen an die erwartete Kostenmetrik, die auf die Aufgabe massgeschneidert werden kann.

#Evaluierung sequentieller Vorhersagen

Bei Aufgaben wie automatischer Spracherkennung (ASR) oder Aussprachebewertung ist das Ziel, Sequenzen vorhergesagter Einheiten mit den richtigen abzugleichen. Das kann knifflig sein, vor allem wenn die Vorhersagen unterschiedliche Längen haben.

Dynamisches Zeitwarping ist eine Methode, die verwendet wird, um diese Sequenzen auszurichten und ihre Ähnlichkeiten zu messen. Es ist jedoch oft besser, Metriken wie die Wortfehlerrate (WER) statt nur Genauigkeit zu verwenden, denn Genauigkeit kann irreführend sein, wenn viele zusätzliche Einheiten vorhergesagt werden.

#Umgang mit Klassenwahrscheinlichkeiten

In einigen Szenarien ist die Entscheidungslogik möglicherweise nicht im Voraus bekannt, insbesondere wenn Modelle für allgemeine Aufgaben ohne spezifische Anwendung entwickelt werden. In diesen Fällen sollte das Modell Wahrscheinlichkeiten ausgeben, sodass Entscheidungen später getroffen werden können.

Die Qualität dieser Wahrscheinlichkeiten zu messen, ist entscheidend. Die Verwendung geeigneter Bewertungsregeln wie der Brier-Punktzahl kann sicherstellen, dass die Wahrscheinlichkeitsaussagen zuverlässig sind und zu guten Entscheidungen später führen können.

#Regressionsaufgaben

Bei Regressionsaufgaben ist es wichtig, zu berücksichtigen, wie der Endbenutzer die Unterschiede zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten wahrnimmt. Metriken wie der mittlere absolute Fehler (MAE) oder der mittlere quadratische Fehler (MSE) kommen hier ins Spiel, aber die Wahl hängt vom spezifischen Kontext der Anwendung ab.

#Normalisierung von Leistungsmetriken

Wenn du berichtest, wie gut ein Modell abschneidet, ist es praktisch, einen Referenzpunkt zum Vergleichen zu haben. Wenn du zum Beispiel eine Klassifikationsaufgabe hast, kann es hilfreich sein, zu wissen, wie eine naive Vermutung (wie immer die Mehrheit zu raten) abschneidet.

Eine normalisierte erwartete Kostenmetrik (NEC) kann eine grossartige Möglichkeit sein, die Leistung zu messen und gleichzeitig zu berücksichtigen, wie naive Vermutungen abschneiden würden. So siehst du, ob dein Modell wirklich besser ist oder nur ein kleines bisschen besser als zu raten.

#Auf häufige Fehler bei Metriken achten

Einige häufige Fehler bei Metriken sind:

• Die Verwendung von Genauigkeit bei unausgewogenen Daten kann die Bewertungen der Leistung irreführen. Hier ist eine normalisierte erwartete Kostenmetrik die bessere Wahl.

• Das Vergessen, einen Referenzwert für die Genauigkeit bereitzustellen, kann zu übertriebenen Ansichten über die Fähigkeiten eines Modells führen.

• Die Verwendung von Kalibrierungsmetriken, ohne die tatsächliche Qualität der Vorhersagen zu berücksichtigen, kann ein falsches Sicherheitsgefühl erzeugen.

#Konfidenzintervalle: Das Sicherheitsnetz

Sobald du deine Evaluierungsdaten und Metriken ausgewählt hast, ist es wichtig, darüber nachzudenken, wie sehr sich die Ergebnisse aufgrund zufälliger Faktoren ändern könnten. Um dies anzugehen, können Konfidenzintervalle einen Bereich erwarteter Leistungen basierend auf der Variabilität in der Bewertung bieten.

Bootstrapping ist eine Technik, die häufig für diesen Zweck verwendet wird. Es ermöglicht dir, wiederholt aus deinen Evaluierungsdaten zu sampeln, um ein besseres Gefühl für die Variabilität zu bekommen. So kannst du eine Vorstellung davon bekommen, wie sicher du in deinen Ergebnissen sein kannst.

#Evaluierung von Systemen vs. Methoden

Beim Vergleich verschiedener Systeme können Konfidenzintervalle helfen zu bestimmen, welches in der Praxis besser abschneiden könnte. Wenn System A bessere Leistung als System B zeigt, solltest du fragen, ob dieser Unterschied wirklich signifikant oder nur ein Ergebnis von Zufälligkeit ist.

Bei der Bewertung von Methoden ist es ebenfalls wichtig, mehrere Durchläufe mit unterschiedlichen Zufalls-Seed zu machen. So siehst du, ob die Vorteile einer Methode robust oder einfach Glückstreffer sind.

#Fazit: Die Quintessenz

Die Evaluierung von Machine Learning-Systemen effektiv zu gestalten, ist nicht nur eine Pflichtübung; sie ist entscheidend, um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen. Indem du einen guten Evaluierungsprozess festlegst, geeignete Metriken auswählst und Konfidenzintervalle in Betracht ziehst, kannst du Modelle entwickeln, die in der realen Welt wirklich gut funktionieren.

Also denk daran, wenn du das nächste Mal ein ML-System evaluierst: Es geht nicht nur um die glänzenden Leistungsmetriken oder die coolen Algorithmen; es geht darum, sicherzustellen, dass dein Modell bereit für die reale Welt ist. Schliesslich will niemand untercooked Kekse servieren!