Dominando la Evaluación de Aprendizaje Automático: Mejores Prácticas

Cuando se trata de comprobar qué tan bien funciona un sistema de aprendizaje automático (ML), al igual que asegurarte de que tu plato favorito esté bien cocido, el proceso de evaluación es clave. Muchos elementos pueden afectar los resultados de los experimentos de ML. Estos incluyen los datos de entrenamiento, las características utilizadas, el diseño del modelo y qué tan bien se ajusta el modelo. Sin embargo, probablemente la parte más crucial es el propio proceso de evaluación.

Si la evaluación se realiza mal, las conclusiones podrían no ser útiles o incluso llevar a malas decisiones en el desarrollo. Por lo tanto, un proceso de evaluación bien diseñado es esencial antes de sumergirse en los experimentos. Este artículo delineará las mejores prácticas para evaluar sistemas de ML mientras mantenemos las cosas ligeras.

#Lo Básico: Tareas y Aplicaciones

Empecemos por entender la diferencia entre una "tarea" y una "aplicación". Una aplicación es un escenario de uso específico para un sistema de ML. Por ejemplo, piensa en la verificación de hablantes como una tarea. Dentro de esta tarea, hay varias aplicaciones, como verificar la identidad de alguien o determinar si una voz coincide con una grabación.

Lo complicado es que la aplicación dicta el tipo de datos necesarios y las Métricas que son importantes. En aplicaciones forenses, el costo de hacer una identificación incorrecta (falso positivo) puede ser mucho más alto en comparación con una aplicación donde no identificar a alguien (falso negativo) podría ser más dañino. Entonces, dos aplicaciones bajo la misma tarea pueden tener prioridades diferentes.

#Entendiendo Sistemas y Métodos

A continuación, diferenciemos entre “sistemas” y “métodos”. Un sistema es un modelo de ML específico que ha sido entrenado y está listo para usarse. En cambio, un método se refiere a diferentes maneras de entrenar o mejorar tales sistemas.

¡Imagina que estás horneando galletas! Si tienes una receta favorita de galletas (el sistema), podrías querer probar varias técnicas de horneado, como ajustar la temperatura o el tiempo de cocción (los métodos). A veces, quieres saber cómo saldrá tu receta original de galletas. Otras veces, quieres experimentar con nuevas técnicas para mejorar tus galletas. Esta diferencia puede influir en cómo se manejan los datos y cómo se calculan los resultados.

#Dividiendo los Datos

En ML, es común dividir los datos en tres conjuntos principales: entrenamiento, desarrollo y evaluación.

1. Conjunto de Entrenamiento: Aquí es donde el modelo aprende sus parámetros.
2. Conjunto de desarrollo: Esto ayuda a afinar el diseño del modelo tomando decisiones sobre características o configuraciones de ajuste.
3. Conjunto de Evaluación: El momento de la verdad, donde se prueba el rendimiento final del modelo.

El conjunto de evaluación es crucial porque sus resultados deberían predecir qué tan bien se desempeñará el modelo en la vida real. Idealmente, los datos de evaluación deberían parecerse mucho a lo que el modelo enfrentará cuando esté realmente en uso.

Por ejemplo, si el modelo se supone que debe trabajar con voces provenientes de diferentes contextos, los datos de evaluación deberían incluir grabaciones similares. Si entrenas el modelo con un grupo específico de hablantes, la evaluación debería tener hablantes diferentes para asegurarte de que pueda generalizar bien.

#Evitando Errores Comunes

Al configurar la evaluación, hay algunos errores comunes que debes evitar, ya que pueden llevar a resultados demasiado optimistas.

• No Usar los Mismos Datos para Desarrollo y Evaluación: Usar el conjunto de evaluación durante el desarrollo puede hacer que el rendimiento parezca mejor de lo que es. Es como intentar ganar un juego practicando contra ti mismo—claro, puedes hacerlo genial, pero ¡la verdadera competencia está allá afuera!

• Ten Cuidado con la División de Datos: Si divides tus datos aleatoriamente después de hacer cambios (como aumentar o re-muestrear), podrías terminar con muestras idénticas en diferentes conjuntos. Imagina cortar un pastel y darte cuenta de que la mitad de las piezas son iguales.

• Cuidado con las Correlaciones Espurias: A veces, el modelo puede captar patrones que no deberían importar. Si los datos de entrenamiento y evaluación provienen de la misma fuente, el modelo podría aprender de estos patrones engañosos, lo que lleva a un mal rendimiento cuando se enfrenta a nuevos datos.

Siguiendo estas pautas, puedes evitar tomar decisiones que podrían afectar negativamente tu evaluación.

#Elegir las Métricas Adecuadas

Uno de los mayores desafíos al evaluar sistemas de ML es elegir la métrica de rendimiento adecuada. ¡Es como elegir la herramienta correcta para un trabajo; usar un martillo cuando deberías usar un destornillador no terminará bien!

Las métricas deberían reflejar cómo un usuario experimentará el sistema. Para tareas de clasificación (donde la salida es una categoría), es esencial evaluar qué tan precisas son esas decisiones categóricas. El área bajo la curva (AUC) o la tasa de error igual (EER) son ejemplos de métricas, pero pueden no reflejar con precisión la experiencia de un usuario ya que no consideran cómo se toman las decisiones.

En cambio, a menudo es mejor usar métricas de costo esperado que asignen costos a diferentes tipos de errores. De esta manera, puedes entender qué tan bien se desempeñará el modelo en un escenario del mundo real.

Para problemas de múltiples clases, se aconseja evitar combinar métricas binarias indiscriminadamente. En su lugar, apegarse a la métrica de costo esperado, que puede adaptarse a la tarea.

#Evaluando Predicciones Secuenciales

En tareas como el Reconocimiento Automático de Voz (ASR) o la puntuación de pronunciación, el objetivo es hacer coincidir secuencias de unidades predichas con las correctas. Esto puede ser complicado, especialmente si las predicciones tienen longitudes variables.

El alineamiento temporal dinámico es un método utilizado para alinear estas secuencias y medir sus similitudes. Sin embargo, a menudo es mejor usar métricas como la tasa de error de palabras (WER) en lugar de solo la precisión, porque la precisión puede ser engañosa si hay muchas unidades adicionales predichas.

#Manejo de Probabilidades de Clase

En algunos escenarios, la lógica de decisión puede no ser conocida de antemano, especialmente al desarrollar modelos para tareas generales sin un objetivo específico en mente. En estos casos, el modelo debería emitir probabilidades, permitiendo que las decisiones se tomen más tarde.

Medir la calidad de estas probabilidades es crucial. Usar reglas de puntuación adecuadas como la puntuación de Brier puede garantizar que las salidas de probabilidad sean confiables y puedan conducir a buenas decisiones más adelante.

#Tareas de regresión

Para las tareas de regresión, es esencial considerar cómo el usuario final percibe las diferencias entre los valores predichos y los reales. Métricas como el error absoluto medio (MAE) o el error cuadrático medio (MSE) entran en juego aquí, pero la elección depende del contexto específico de la aplicación.

#Normalizando Métricas de Rendimiento

Al informar qué tan bien se desempeña un modelo, es útil tener un punto de referencia para comparar. Por ejemplo, si tienes una tarea de clasificación, saber cómo se desempeña una suposición ingenua (como siempre adivinar la clase mayoritaria) puede ser útil.

Un costo esperado normalizado (NEC) puede ser una excelente manera de medir el rendimiento mientras se tiene en cuenta cómo se desempeñarían las suposiciones ingenuas. Así, puedes ver si tu modelo es realmente mejor o solo un poco mejor que adivinar.

#Vigilando Errores Comunes en Métricas

Algunos errores comunes con las métricas incluyen:

• Usar precisión con datos desbalanceados puede llevar a evaluaciones engañosas del rendimiento. Un costo esperado normalizado es una mejor opción aquí.

• Olvidar proporcionar un valor de referencia para la precisión puede llevar a visiones exageradas de las capacidades de un modelo.

• Usar métricas de calibración sin abordar la calidad real de las predicciones puede crear una falsa sensación de seguridad.

#Intervalos de Confianza: La Red de Seguridad

Una vez que hayas elegido tus datos de evaluación y métricas, es fundamental considerar cuánto podrían cambiar los resultados debido a factores aleatorios. Para abordar esto, usar intervalos de confianza puede proporcionar un rango de rendimientos esperados basado en la variabilidad en la evaluación.

El bootstrap es una técnica que a menudo se usa para este propósito. Te permite muestrear de tus datos de evaluación repetidamente para tener una mejor idea de la variabilidad. Esto puede darte una idea de cuán confiado puedes estar en tus resultados.

#Evaluando Sistemas vs. Métodos

Al comparar diferentes sistemas, los intervalos de confianza pueden ayudar a determinar cuál podría desempeñarse mejor en la práctica. Si el sistema A muestra un mejor rendimiento que el sistema B, deberías preguntar si esta diferencia es realmente significativa o solo un resultado de la aleatoriedad.

Al evaluar métodos, también es esencial realizar múltiples ejecuciones utilizando diferentes semillas aleatorias. De esta manera, puedes ver si las ventajas de un método son robustas o solo golpes de suerte.

#Conclusión: Lo que Debes Llevarte

Evaluar sistemas de aprendizaje automático de manera efectiva no es solo un requisito; es esencial para obtener resultados significativos. Al establecer un buen proceso de evaluación, seleccionar métricas apropiadas y considerar intervalos de confianza, puedes construir modelos que realmente funcionen bien en el mundo real.

Así que la próxima vez que evalúes un sistema de ML, recuerda: no se trata solo de las métricas de rendimiento llamativas o los algoritmos geniales; se trata de asegurarte de que tu modelo esté listo para el mundo real. Después de todo, ¡nadie quiere servir galletas crudas!