Testen van kunstmatige-intelligentiesystemen – mythe versus realiteit (deel 3)

Lead Marketing Strategist

An INFJ personality wielding brevity in speech and writing.

Machine Learning wordt toegepast wanneer de schaal van gegevens te groot is voor op regels gebaseerde systemen. U kunt bijvoorbeeld het aankooppatroon van een kleine winkel langs de weg handmatig voorspellen door de verkoopgegevens te doorlopen, maar het zou moeilijk zijn om hetzelfde te doen voor een grote warenhuis, simpelweg omdat het aantal betrokken factoren erg hoog is.

Het is dus belangrijk om gegevens te verzamelen, op te schonen en voor te bereiden om ze geschikt te maken voor gebruik door algoritmen voor het trainen van ML-modellen. Het is ook belangrijk om de gegevens te analyseren om gezondheidscontroles uit te voeren om de kwaliteit van de gegevens te valideren en de gegevens te begrijpen. Laten we nu eens kijken naar Zuci’s benadering van het testen van machine learning-applicaties en hoe ZUJYA, ons testautomatiseringsplatform, helpt.

Zuci’s aanpak

Bij Zuci scheiden we gegevens in trainings- en testsets als onderdeel van het valideren van machine learning-toepassingen. Laten we, om onze aanpak beter te begrijpen, eens kijken naar een visuele weergave van het ontwerp van ZUJYA om machine learning-modellen te valideren.

Het scheiden van gegevens in trainings- en testsets is een belangrijk onderdeel van het evalueren van machine learning-modellen. Wanneer we een gegevensset scheiden in een trainingsset en een testset, worden de meeste gegevens gebruikt voor training en een kleiner deel van de gegevens voor testen.

Vervolgens, als onderdeel van de gegevensanalyse, bestaat de noodzaak om de gegevens willekeurig te bemonsteren om ervoor te zorgen dat de test- en trainingssets vergelijkbaar zijn. Door vergelijkbare gegevens te gebruiken voor training en testen, minimaliseren we de effecten van gegevensverschillen en begrijpen we de kenmerken van het model beter

Nu, nadat een model is verwerkt met behulp van de trainingsset, test u het model door voorspellingen te doen ten opzichte van de testset. Omdat de gegevens in de testset al bekende waarden bevatten voor het attribuut dat u wilt voorspellen, is het gemakkelijk om te bepalen of de gissingen van het model correct zijn.

Hier is een overzicht van de belangrijkste functies van ZUJYA die helpen bij het testen van Machine Learning-toepassingen.