Tối ưu hóa các mô hình học máy với dữ liệu xác thực để ngăn ngừa tình trạng quá khớp, điều chỉnh siêu tham số và đảm bảo hiệu suất mạnh mẽ trong thế giới thực.
Dữ liệu xác thực là một phần quan trọng của quá trình học máy, được sử dụng để tinh chỉnh hiệu suất của mô hình và ngăn ngừa tình trạng quá khớp. Nó hoạt động như một phép kiểm tra trong quá trình đào tạo, đảm bảo mô hình tổng quát hóa tốt với dữ liệu chưa biết. Bằng cách đánh giá mô hình trên dữ liệu xác thực, các học viên có thể đưa ra quyết định sáng suốt về kiến trúc mô hình và siêu tham số, dẫn đến các hệ thống AI mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn.
Dữ liệu xác thực là một tập hợp con của tập dữ liệu gốc được dành riêng trong giai đoạn đào tạo mô hình. Dữ liệu này được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình học máy trong quá trình đào tạo. Không giống như dữ liệu đào tạo mà mô hình học trực tiếp, dữ liệu xác thực cung cấp một điểm đánh giá độc lập. Điều này giúp theo dõi khả năng khái quát hóa của mô hình – khả năng thực hiện chính xác trên dữ liệu mới, chưa từng thấy. Bộ xác thực khác với dữ liệu thử nghiệm , chỉ được sử dụng ở giai đoạn cuối của quá trình phát triển mô hình để cung cấp đánh giá cuối cùng, không thiên vị về mô hình đã đào tạo.
Vai trò chính của dữ liệu xác thực là trong việc điều chỉnh siêu tham số và lựa chọn mô hình. Trong quá trình đào tạo, một mô hình học máy có thể được điều chỉnh dựa trên hiệu suất của nó trên tập xác thực. Ví dụ, nếu hiệu suất của mô hình trên tập xác thực bắt đầu giảm trong khi nó tiếp tục cải thiện trên tập đào tạo, thì đó là dấu hiệu của quá trình khớp quá mức . Trong những trường hợp như vậy, có thể áp dụng các điều chỉnh như chính quy hóa hoặc lớp bỏ học và đánh giá hiệu quả của chúng bằng cách sử dụng dữ liệu xác thực. Các kỹ thuật như xác thực chéo K-Fold cũng có thể được sử dụng để tận dụng tối đa dữ liệu hạn chế cho cả đào tạo và xác thực. Việc theo dõi các số liệu xác thực như độ chính xác hoặc Độ chính xác trung bình (mAP) giúp quyết định thời điểm dừng đào tạo, thường được triển khai thông qua việc dừng sớm để ngăn chặn quá trình khớp quá mức và tiết kiệm tài nguyên tính toán.
Trong quy trình làm việc của máy học, dữ liệu thường được chia thành ba tập: đào tạo, xác thực và thử nghiệm.
Sự khác biệt chính là cách sử dụng của chúng. Dữ liệu đào tạo dùng để học, dữ liệu xác thực dùng để điều chỉnh và giám sát trong quá trình đào tạo và dữ liệu thử nghiệm dùng để đánh giá cuối cùng sau khi đào tạo. Sử dụng các tập dữ liệu riêng biệt đảm bảo đánh giá khách quan về hiệu suất thực sự của mô hình. Để hiểu sâu hơn về quá trình xử lý dữ liệu trước cho máy học, các nguồn tài nguyên về xử lý dữ liệu trước có thể rất có giá trị.
Dữ liệu xác thực là điều cần thiết trong tất cả các ứng dụng học máy, bao gồm cả mô hình YOLO Ultralytics . Sau đây là một vài ví dụ:
Phát hiện đối tượng trong xe tự hành : Trong quá trình đào tạo mô hình phát hiện đối tượng như Ultralytics YOLO đối với xe tự hành, dữ liệu xác thực, bao gồm hình ảnh và video không được sử dụng trong quá trình đào tạo, giúp đảm bảo rằng mô hình phát hiện chính xác người đi bộ, biển báo giao thông và các phương tiện khác trong các điều kiện lái xe đa dạng và không nhìn thấy được. Bằng cách theo dõi hiệu suất trên dữ liệu xác thực, các kỹ sư có thể điều chỉnh mô hình để khái quát hóa tốt với các tình huống đường mới, điều này rất quan trọng đối với sự an toàn. Ví dụ, trong quá trình đào tạo mô hình YOLOv8 , các số liệu xác thực được theo dõi liên tục để tối ưu hóa các siêu tham số mô hình.
Phân tích hình ảnh y tế : Trong phân tích hình ảnh y tế để chẩn đoán bệnh, dữ liệu xác thực được sử dụng để đảm bảo rằng các mô hình AI xác định chính xác các bất thường (như khối u hoặc tổn thương) trong các lần quét y tế mà không quá phù hợp với các trường hợp đào tạo. Ví dụ, khi đào tạo một mô hình để phát hiện khối u não bằng hình ảnh MRI, một bộ xác thực riêng biệt của các lần quét MRI giúp tinh chỉnh khả năng khái quát hóa của mô hình đối với các lần quét bệnh nhân mới, nâng cao độ tin cậy của chẩn đoán. Quá trình này rất quan trọng trong các ứng dụng như phát hiện khối u , trong đó độ chính xác của mô hình ảnh hưởng trực tiếp đến việc chăm sóc bệnh nhân.
Bằng cách sử dụng đúng dữ liệu xác thực, những người thực hành học máy có thể phát triển các mô hình không chỉ chính xác về dữ liệu đào tạo mà còn mạnh mẽ và đáng tin cậy trong các ứng dụng thực tế.
