Số liệu hiệu suất trong học máy là cách chính xác nhất để đo lường mức độ gần gũi của thuật toán với những gì bạn mong muốn. Vậy những số liệu này là gì?
Học máy đã trở thành một phần không thể thiếu của công nghệ hiện đại, cách mạng hóa các ngành công nghiệp và tạo điều kiện cho các ứng dụng từng được coi là không thể. Khi chúng tôi phát triển và tinh chỉnh các mô hình machine learning, điều bắt buộc là phải có cách đo lường hiệu suất của chúng một cách chính xác. Đây là nơi các số liệu hiệu suất trong học máy phát huy tác dụng.
Số liệu hiệu suất là thước đo để chúng tôi đo lường tính hiệu quả của các mô hình học máy. Chúng cung cấp cho chúng ta các thước đo định lượng để đánh giá mức độ hoạt động của một mô hình ở nhiều khía cạnh khác nhau. Hãy tưởng tượng đào tạo một mô hình để dự đoán liệu một email có phải là thư rác hay không. Làm thế nào để bạn biết liệu mô hình có hoạt động tốt hay không? Đây là nơi các số liệu hiệu suất trong học máy phát huy tác dụng.
Số liệu hiệu suất trong học máy là gì?
Các số liệu hiệu suất trong học máy có thể được coi là một tập hợp các thước đo, mỗi thước đo được thiết kế để đo lường một khía cạnh cụ thể của hiệu suất của mô hình học máy. Chúng đóng vai trò là thước đo khách quan và bằng số cho phép chúng ta đánh giá khách quan xem mô hình của chúng ta đang thực hiện công việc của mình tốt như thế nào. Giống như điểm trên bài thi phản ánh sự hiểu biết của bạn về chủ đề, số liệu hiệu suất phản ánh mức độ hiểu mô hình của các mẫu cơ bản trong dữ liệu.
Các mô hình học máy có thể phức tạp, xử lý các mẫu phức tạp và đưa ra dự đoán dựa trên phân tích thống kê về lượng dữ liệu khổng lồ. Việc sử dụng các số liệu hiệu suất trong học máy sẽ chia sự phức tạp này thành các giá trị dễ hiểu và có thể định lượng được, giúp chúng tôi dễ dàng đánh giá điểm mạnh và điểm yếu của các mô hình của mình. Họ đóng vai trò là người phiên dịch, chuyển đổi những dự đoán của mô hình thành những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa về khả năng của mô hình.
Có nhiều loại thước đo đánh giá khác nhau trong học máy
Khi nói về hiệu suất của mô hình, chúng ta không chỉ quan tâm đến một khía cạnh duy nhất. Chúng tôi quan tâm đến độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và hơn thế nữa. Các số liệu hiệu suất trong học máy phục vụ cho tính chất nhiều mặt này, cung cấp một loạt các công cụ đánh giá đa dạng nhằm giải quyết các quan điểm khác nhau về hiệu suất. Mỗi số liệu cung cấp một góc độ riêng để từ đó chúng tôi có thể phân tích xem mô hình của chúng tôi đang hoạt động tốt như thế nào.
Sự chính xác
Độ chính xác thường là số liệu đầu tiên xuất hiện trong đầu bạn. Nó đo tỷ lệ các trường hợp được dự đoán chính xác trên tổng số trường hợp. Mặc dù nó mang lại cảm giác chính xác tổng thể nhưng nó có thể không phải là lựa chọn tốt nhất nếu các lớp bị mất cân bằng.
Công thức tính chính xác là một trong những thước đo hiệu suất trong học máy là:
Độ chính xác
Độ chính xác cải thiện các dự đoán tích cực được đưa ra bởi mô hình. Nó đánh giá tỷ lệ các dự đoán tích cực thực sự trong số tất cả các dự đoán tích cực. Trong các tình huống mà kết quả dương tính giả gây hậu quả nghiêm trọng, độ chính xác là một thước đo quan trọng.
Công thức về độ chính xác được sử dụng làm một trong những thước đo hiệu suất trong học máy là:
Thu hồi (Độ nhạy)
Việc thu hồi đánh giá khả năng của mô hình trong việc nắm bắt tất cả các trường hợp có liên quan. Nó tính toán tỷ lệ dự đoán tích cực thực sự trên tổng số dự đoán tích cực thực tế. Trong các lĩnh vực như chẩn đoán y tế, nơi việc thiếu các trường hợp dương tính có thể gây bất lợi, việc thu hồi chiếm vị trí trung tâm.
Công thức của Recall (Độ nhạy) là một trong những thước đo hiệu suất trong học máy là:
Điểm F1
Điểm F1 tạo ra sự cân bằng giữa độ chính xác và khả năng thu hồi. Đó là giá trị trung bình hài hòa của cả hai, mang lại cái nhìn toàn diện hơn về hiệu suất của mô hình, đặc biệt khi các lớp không cân bằng.
Công thức của Điểm F1 được sử dụng làm một trong những thước đo hiệu suất trong học máy là:
ROC-AUC
Các Đặc tính hoạt động của máy thu (ROC) đường cong và Diện tích dưới đường cong (AUC) cung cấp thông tin chi tiết về khả năng phân biệt giữa các lớp ở các ngưỡng xác suất khác nhau của mô hình. Nó đặc biệt hữu ích trong các nhiệm vụ phân loại nhị phân.
Các thước đo hiệu suất trong học máy không chỉ là những con số trừu tượng. Họ chuyển trực tiếp thành những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Bằng cách hiểu giá trị của các số liệu này, chúng tôi có thể tinh chỉnh các mô hình của mình để có hiệu suất tốt hơn. Nếu độ chính xác cao nhưng độ chính xác thấp, chúng ta có thể cần tập trung vào việc giảm kết quả dương tính giả. Nếu mức thu hồi thấp, chúng ta có thể cần điều chỉnh mô hình để thu được nhiều kết quả tích cực hơn.
Để hiểu rõ hơn về cách tính ROC-AUC trong học máy, bạn có thể tính đường cong ROC và tìm Diện tích dưới đường cong (AUC).
Cách sử dụng số liệu đánh giá trong học máy
Trong vũ điệu phức tạp giữa dữ liệu, thuật toán và mô hình đặc trưng cho học máy, khả năng đánh giá chính xác hiệu suất của mô hình là điều tối quan trọng. Việc đánh giá các số liệu hiệu suất trong học máy đóng vai trò là ánh sáng dẫn đường, soi sáng con đường để hiểu mô hình đang hoạt động tốt như thế nào và nó có thể cần cải thiện ở đâu.
Quá trình sử dụng số liệu đánh giá giống như tuân theo một lộ trình được xác định rõ ràng và bao gồm một hành trình gồm nhiều bước nhằm đảm bảo chúng tôi tận dụng tối đa những công cụ vô giá này.
Bước chân 1: Tách dữ liệu
Phân tách dữ liệu là một phương pháp thực hành quan trọng trong học máy nhằm củng cố việc đánh giá chính xác hiệu suất của mô hình bằng cách đánh giá các số liệu hiệu suất trong học máy. Nó liên quan đến việc chia tập dữ liệu thành các tập con riêng biệt, mỗi tập phục vụ một mục đích cụ thể trong quá trình đánh giá mô hình. Quá trình này rất cần thiết để đảm bảo tính khách quan và độ tin cậy của các số liệu đánh giá được áp dụng cho mô hình học máy.
Về cốt lõi, việc phân tách dữ liệu thừa nhận sự cần thiết của việc kiểm tra hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mà nó chưa từng thấy trong quá trình đào tạo. Điều này giống như việc đánh giá sự hiểu biết của học sinh về một chủ đề bằng những câu hỏi mà họ chưa từng gặp trước đây. Bằng cách giữ lại một phần dữ liệu, được gọi là tập kiểm tra hoặc xác thực, khỏi quá trình đào tạo, chúng tôi mô phỏng các tình huống trong thế giới thực trong đó mô hình phải đối mặt với dữ liệu chưa được nhìn thấy, giống như khi học sinh đối mặt với các câu hỏi mới.
Tập huấn luyện tạo thành nền tảng cho hành trình học tập của mô hình. Nó tương tự như việc một học sinh nghiên cứu sách giáo khoa để nắm bắt nội dung môn học. Trong giai đoạn này, mô hình tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ cơ bản trong dữ liệu. Nó điều chỉnh các tham số bên trong để giảm thiểu sai sót và cải thiện khả năng dự đoán. Tuy nhiên, để đánh giá hiệu suất thực tế của mô hình, chúng ta phải mô phỏng cuộc gặp gỡ của nó với dữ liệu mới.
Bộ thử nghiệm là nơi các khả năng thực sự của mô hình được thử nghiệm. Bộ này phản ánh một bài kiểm tra, chứa các câu hỏi (điểm dữ liệu) mà mô hình chưa từng thấy trước đây. Khi mô hình tạo dự đoán dựa trên bộ thử nghiệm, chúng tôi có thể so sánh những dự đoán này với kết quả thực tế để đánh giá hiệu suất của mô hình. Quá trình đánh giá này là phép thử, xác định xem mô hình khái quát hóa việc học của nó với dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy tốt đến mức nào.
Phân tách dữ liệu không chỉ đơn thuần là một quy trình kỹ thuật—nó là nền tảng của việc đánh giá mô hình đáng tin cậy. Nếu không có cách thực hành này, một mô hình có thể hoạt động rất tốt trong quá trình đánh giá, nhưng trên thực tế, nó có thể chỉ đơn giản là ghi nhớ dữ liệu huấn luyện. Điều này tương tự như việc một học sinh ghi nhớ câu trả lời mà không thực sự hiểu các khái niệm. Việc phân tách dữ liệu đảm bảo rằng hiệu suất của mô hình được đo lường dựa trên khả năng đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu không quen thuộc.
Tầm quan trọng của việc phân tách dữ liệu càng trở nên rõ ràng hơn khi xem xét các số liệu hiệu suất trong học máy. Các số liệu hiệu suất trong học máy như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1 chỉ có ý nghĩa nếu chúng bắt nguồn từ việc thử nghiệm trên dữ liệu chưa được xem. Giống như kiến thức của học sinh được đánh giá thực sự thông qua một kỳ thi không thiên vị, hiệu suất của một mô hình có thể được đo lường một cách khách quan bằng cách sử dụng các thước đo đánh giá khi nó phải đối mặt với dữ liệu chưa được nhìn thấy trước đó.
Bước chân 2: Đào tạo người mẫu
Đào tạo mô hình là một giai đoạn cơ bản trong học máy, đặt nền tảng cho việc đánh giá tiếp theo bằng cách sử dụng các số liệu hiệu suất trong học máy. Nó giống như việc dạy học sinh trước kỳ thi, chuẩn bị mô hình để đưa ra dự đoán chính xác khi đối mặt với dữ liệu thực tế.
Thông qua các quy trình lặp đi lặp lại, nó điều chỉnh các thông số bên trong để giảm thiểu lỗi và tối ưu hóa hiệu suất. Mục tiêu là cho phép mô hình nắm bắt được bản chất của dữ liệu để có thể đưa ra dự đoán chính xác về các ví dụ chưa được nhìn thấy.
Đào tạo mô hình là quá trình thuật toán học máy học từ một tập dữ liệu nhất định để đưa ra dự đoán hoặc phân loại. Quá trình này tương tự như việc học sinh học sách giáo khoa để nắm bắt các khái niệm và giải quyết vấn đề. Thuật toán đi sâu vào tập dữ liệu, phân tích các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu. Bằng cách đó, nó sẽ điều chỉnh các tham số bên trong để giảm thiểu sai sót và nâng cao khả năng dự đoán.
Trong đào tạo mô hình, dữ liệu đóng vai trò là giáo viên. Giống như học sinh học từ sách giáo khoa, thuật toán học từ các ví dụ dữ liệu. Ví dụ: trong một mô hình nhằm xác định xem một email có phải là thư rác hay không, thuật toán sẽ phân tích hàng nghìn email, lưu ý những đặc điểm nào thường gặp trong thư rác và đặc điểm nào là điển hình của các email hợp pháp. Những quan sát này hướng dẫn thuật toán trở nên thành thạo hơn trong việc phân biệt giữa hai thuật toán.
Đào tạo người mẫu không phải là việc chỉ diễn ra một lần; đó là một quá trình lặp đi lặp lại. Điều này tương tự như việc học sinh luyện tập nhiều lần các bài toán để nâng cao kỹ năng của mình. Thuật toán trải qua nhiều lần lặp, điều chỉnh các tham số của nó theo mỗi vòng để phù hợp hơn với dữ liệu. Nó giống như việc một học sinh điều chỉnh các kỹ thuật giải quyết vấn đề của mình sau mỗi buổi thực hành. Việc học lặp đi lặp lại này đảm bảo rằng các dự đoán của mô hình ngày càng chính xác.
Giống như việc học sinh chuẩn bị cho kỳ thi để thể hiện sự hiểu biết của mình, việc đào tạo mô hình sẽ chuẩn bị thuật toán để đánh giá bằng cách sử dụng các số liệu hiệu suất trong học máy. Mục đích là trang bị cho mô hình khả năng hoạt động tốt trên dữ liệu chưa nhìn thấy. Đây là lúc các số liệu đánh giá phát huy tác dụng. Bằng cách kiểm tra các dự đoán của mô hình so với kết quả thực tế, chúng tôi đánh giá mức độ hiệu quả của mô hình trong việc khái quát hóa các bài học từ dữ liệu đào tạo sang các kịch bản mới.
Đào tạo mô hình và đánh giá các số liệu hiệu suất trong học máy được kết nối với nhau. Chất lượng đào tạo ảnh hưởng trực tiếp đến việc mô hình thực hiện tốt như thế nào trong việc đánh giá. Nếu quá trình đào tạo hiệu quả và mô hình thực sự nắm bắt được các mẫu dữ liệu thì việc đánh giá các số liệu hiệu suất trong học máy sẽ phản ánh độ chính xác của nó. Tuy nhiên, nếu dữ liệu huấn luyện bị sai lệch hoặc mô hình phù hợp quá mức với dữ liệu thì các số liệu có thể gây hiểu nhầm. Điều này cũng giống như việc học sinh ôn bài kỹ để thi; hiệu suất của họ phản ánh chất lượng chuẩn bị của họ.
Bước chân 3: Dự đoán mô hình
Dự đoán mô hình là đỉnh cao của hành trình học máy, trong đó cao su gặp mặt đường và khả năng của mô hình được thử nghiệm. Giống như việc học sinh thể hiện kiến thức của mình trong bài kiểm tra, mô hình này thể hiện khả năng đã học được bằng cách đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.
Dự đoán mô hình là giai đoạn mà mô hình học máy áp dụng những gì nó đã học được trong quá trình đào tạo vào dữ liệu mới. Nó tương tự như việc học sinh trả lời các câu hỏi trong bài kiểm tra dựa trên những gì họ đã học. Mô hình xử lý dữ liệu đầu vào và tạo ra các dự đoán hoặc phân loại dựa trên các mẫu và mối quan hệ mà nó đã học được. Những dự đoán này là cách nó thể hiện sự hiểu biết của nó về dữ liệu.
Dự đoán mô hình thu hẹp khoảng cách giữa kiến thức lý thuyết và ứng dụng thực tế. Giống như việc học sinh thể hiện sự hiểu biết của mình bằng cách giải quyết vấn đề, mô hình này thể hiện trình độ của mình bằng cách đưa ra các dự đoán phù hợp với các đặc điểm mà nó đã học được từ dữ liệu đào tạo. Mục tiêu là mở rộng những hiểu biết sâu sắc đã học được sang các tình huống thực tế và mang lại kết quả chính xác.
Sự không chắc chắn có thể dự đoán thúc đẩy việc học máy phát huy hết tiềm năng của nó
Dự đoán mô hình được liên kết chặt chẽ với quá trình đánh giá bằng cách sử dụng các số liệu. Sau khi mô hình tạo dự đoán cho dữ liệu mới, đã đến lúc so sánh những dự đoán này với kết quả thực tế. Sự so sánh này tạo thành nền tảng của các thước đo đánh giá. Các số liệu này định lượng mức độ phù hợp của các dự đoán của mô hình với thực tế, đưa ra thước đo khách quan về hiệu suất của mô hình.
Các số liệu đánh giá, chẳng hạn như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1, đóng vai trò là thẻ điểm để dự đoán mô hình. Các số liệu này chỉ định các giá trị số phản ánh hiệu suất của mô hình. Giống như việc học sinh nhận được điểm cho các câu trả lời trong bài kiểm tra của mình, các dự đoán của mô hình sẽ nhận được điểm dưới dạng các số liệu này. Những điểm số này cung cấp cái nhìn toàn diện về mức độ mô hình đã khái quát hóa việc học của nó với dữ liệu mới.
Dự đoán mô hình có ý nghĩa trong thế giới thực vượt xa sự hiểu biết về mặt lý thuyết. Giống như điểm thi của học sinh ảnh hưởng đến tiến độ học tập của họ, các dự đoán của mô hình cũng ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định. Cho dù đó là chẩn đoán bệnh, phát hiện gian lận hay đưa ra đề xuất được cá nhân hóa, chất lượng dự đoán đều ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị mà mô hình bổ sung vào miền ứng dụng của nó.
Bước chân 4: Tính toán số liệu
Tính toán số liệu là quá trình phân tích giúp chuyển đổi các dự đoán mô hình và kết quả thực tế thành các thước đo có thể định lượng, cung cấp thông tin chuyên sâu về hiệu suất của mô hình học máy. Nó giống như việc chấm điểm bài thi của học sinh để biết họ hiểu tài liệu đến mức nào.
Việc tính toán số liệu bao gồm việc chuyển đổi các dự đoán của mô hình và kết quả thực tế tương ứng thành các con số phản ánh hiệu suất của mô hình. Quá trình này tương tự như việc đánh giá câu trả lời của học sinh và cho điểm dựa trên tính đúng đắn. Trong bối cảnh học máy, phép tính số liệu gán các giá trị số cho biết dự đoán của mô hình phù hợp với thực tế đến mức nào.
Giống như giáo viên đánh giá câu trả lời của học sinh để đánh giá mức độ hiểu của các em, phép tính số liệu đánh giá các dự đoán của mô hình để đo lường trình độ dự đoán của nó. Ví dụ: nếu mô hình đang xác định xem một email có phải là thư rác hay không thì việc tính toán số liệu sẽ phân tích có bao nhiêu dự đoán của nó là chính xác và bao nhiêu dự đoán không chính xác. Việc định lượng này cung cấp một bức tranh rõ ràng về việc mô hình đang hoạt động tốt như thế nào.
Tính toán số liệu mang lại tính khách quan cho việc đánh giá mô hình. Nó giống như thể hiện phản hồi định tính dưới dạng điểm số. Khi đánh giá hiệu suất của mô hình, các con số cho phép dễ dàng so sánh và xác định điểm mạnh và điểm yếu. Các số liệu hiệu suất trong học máy như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và điểm F1 cung cấp một cách tiêu chuẩn hóa để đánh giá mô hình, giống như các kỳ thi cung cấp một cách tiêu chuẩn hóa để đánh giá học sinh.
Tính toán số liệu trang bị cho chúng ta một hộp công cụ gồm các số liệu đánh giá hiệu suất trong học máy phản ánh các khía cạnh khác nhau về hiệu suất của mô hình. Mỗi chỉ số tập trung vào một khía cạnh cụ thể, chẳng hạn như độ chính xác đo lường độ chính xác tổng thể và độ chính xác làm nổi bật mức độ hiệu quả của mô hình trong việc tránh các kết quả dương tính giả. Sự đa dạng của các số liệu này tương tự như việc sử dụng các tiêu chí khác nhau để đánh giá thành tích của học sinh một cách tổng thể.
Tính toán số liệu không chỉ là việc ấn định điểm—đó là một bước quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất của mô hình. Giống như học sinh học từ điểm thi của mình để xác định các lĩnh vực cần cải thiện, những người thực hành học máy học từ các số liệu để tinh chỉnh mô hình của họ. Bằng cách hiểu được số liệu hiệu suất nào trong học máy là cao và số liệu nào cần nâng cao, người thực hành có thể đưa ra quyết định sáng suốt để sàng lọc mô hình.
Sức mạnh của số liệu vượt xa những con số
Các thước đo hiệu suất trong học máy không chỉ là những con số; chúng là những chỉ báo mạnh mẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về điểm mạnh và điểm yếu của mô hình. Bằng cách đánh giá độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi, điểm F1, ROC-AUC, v.v., chúng tôi có được sự hiểu biết toàn diện về cách mô hình hoạt động trên các khía cạnh khác nhau. Các số liệu này làm sáng tỏ khả năng đưa ra dự đoán chính xác của mô hình, khả năng xử lý dữ liệu không cân bằng, độ nhạy của mô hình đối với các ngưỡng khác nhau, v.v.
Được trang bị kiến thức thu được từ các số liệu hiệu suất trong học máy, chúng ta được trang bị để đưa ra quyết định sáng suốt. Nếu độ chính xác cao nhưng độ chính xác thấp, chúng tôi có thể cần phải đánh giá lại xu hướng dương tính giả của mô hình. Nếu khả năng thu hồi không đủ, chúng tôi có thể nghiên cứu kỹ các kỹ thuật giúp nâng cao khả năng của mô hình trong việc nắm bắt tất cả các trường hợp có liên quan. Các số liệu đánh giá hướng dẫn chúng tôi trong quá trình tinh chỉnh, giúp chúng tôi tối ưu hóa các mô hình của mình để đạt được hiệu suất vượt trội.
Việc sử dụng đánh giá các số liệu hiệu suất trong học máy có tính chu kỳ. Khi lặp lại các bước, tinh chỉnh mô hình và thu thập thông tin chi tiết, chúng tôi liên tục nỗ lực cải tiến. Quá trình này không tĩnh; đó là một nhiệm vụ năng động và không ngừng phát triển để khai thác toàn bộ tiềm năng của các mô hình học máy. Trong hành trình không ngừng này, các số liệu đánh giá đóng vai trò là người bạn đồng hành đáng tin cậy của chúng tôi, hướng dẫn chúng tôi hướng tới các mô hình mang lại dự đoán đáng tin cậy, chính xác và có tác động.
Đánh giá các số liệu hiệu suất trong học máy trong thực tế
Các tình huống thực tế về chẩn đoán y tế và phát hiện gian lận cung cấp những minh họa sống động về vai trò then chốt của các chỉ số đánh giá. Cho dù đó là sự cấp thiết của việc xác định chính xác các trường hợp tiềm năng hay sự cân bằng mong manh giữa độ chính xác và sự hài lòng của khách hàng, các số liệu như thu hồi và độ chính xác đóng vai trò trọng điểm, bảo vệ tính toàn vẹn của hiệu suất mô hình.
Vai trò của số liệu hiệu suất trong học máy là vô cùng quan trọng trong chẩn đoán y tế. Hãy nghĩ về cách các bác sĩ sử dụng các xét nghiệm để tìm hiểu xem ai đó có mắc một căn bệnh nào đó hay không. Hãy tưởng tượng có một xét nghiệm đặc biệt có khả năng phát hiện ngay cả những dấu hiệu nhỏ nhất của một căn bệnh nghiêm trọng. Thử nghiệm này giống như thước đo “thu hồi” mà chúng ta đã nói đến trước đây.
Bây giờ, hãy xem xét tình huống trong đó xét nghiệm này được sử dụng để xác định những người có thể gặp tình trạng nguy hiểm đến tính mạng. Nếu việc kiểm tra chỉ bỏ sót một vài trường hợp trong số này, nó có thể dẫn đến nhiều vấn đề. Mọi người có thể không được điều trị đúng lúc và sức khỏe của họ có thể trở nên tồi tệ hơn. Đây là lúc việc “thu hồi” như một thước đo hiệu suất trong học máy trở nên cực kỳ quan trọng. Nó đảm bảo rằng bài kiểm tra thực sự tốt trong việc tìm ra tất cả các trường hợp, vì vậy chúng tôi không bỏ lỡ bất kỳ cơ hội nào để giúp đỡ mọi người.
Khi chúng ta xem xét cách các ngân hàng và công ty phát hiện các hoạt động lừa đảo, chúng ta đang bước vào một thế giới khác. Hãy tưởng tượng bạn có một công cụ phát hiện xem một giao dịch có đáng ngờ hay không. Bây giờ, giả sử công cụ này thực sự thận trọng và gọi nhiều giao dịch là “lừa đảo” để đảm bảo an toàn. Nhưng đôi khi, có thể nói việc mua hàng thông thường cũng là hành vi lừa đảo, gây rắc rối cho khách hàng. Điều này giống như thước đo “độ chính xác” mà chúng ta đã nói đến.
Hãy nghĩ về tình huống mà ngân hàng thông báo với bạn rằng hoạt động mua sắm thông thường của bạn thực chất là gian lận. Bạn sẽ thất vọng phải không? Đây là lúc “độ chính xác” trở nên quan trọng. Nó giúp công cụ đảm bảo rằng nó không quá thận trọng và chỉ gọi điều gì đó là gian lận khi điều đó gần như chắc chắn. Vì vậy, việc tính toán “chính xác” các chỉ số hiệu suất trong machine learning giống như một hướng dẫn thông minh giúp công cụ phát hiện gian lận thực sự mà không làm phiền bạn những công việc hàng ngày.
Trong những ví dụ thực tế này, các thước đo hiệu suất trong học máy giống như những hướng dẫn bí mật giúp bác sĩ và hệ thống tài chính hoạt động tốt hơn. Họ đảm bảo rằng các xét nghiệm y tế sẽ tìm ra tất cả các trường hợp quan trọng và các công cụ phát hiện gian lận không gây ra rắc rối không cần thiết. Bằng cách hiểu rõ các chỉ số hiệu suất này trong học máy, chúng tôi đảm bảo rằng máy móc không chỉ chính xác mà còn thực sự hữu ích trong những tình huống mà mạng sống hoặc niềm tin bị đe dọa.
