Как проводить эксперименты в машинном обучении
Практикующие специалисты по машинному обучению проводят эксперименты, чтобы сравнить эффективность методов для конкретных задач и общих типов проблем. Недавние исследования выявили недостаток воспроизводимости опубликованных экспериментов. Это связано с такими практиками, как:
- загрязнение данных;
- избирательный подход к выбору результатов;
- неправильное использование статистики для анализа результатов.
Чтобы обеспечить надёжные и воспроизводимые результаты экспериментов, необходимо следовать чёткой и организованной схеме.
Специалисты должны определить цель эксперимента, выбрать функцию отклика, решить, какие факторы варьируются, а какие остаются неизменными, описать один запуск эксперимента и выбрать дизайн эксперимента. Также нужно выполнить эксперимент, проанализировать данные и сделать выводы. читать материал полностью
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
