Introduzione alla generazione di dati di test
I dati di test sono qualsiasi input fornito a un modello di Machine Learning per testarne le prestazioni e l'affidabilità. Al fine di ottenere i modelli di Machine Learning con prestazioni eccellenti, è importante che uno scienziato dei dati li formi con tutte le possibili variazioni di dati e quindi collauda lo stesso modello con dati ancora più vari e complicati ma inclusivi. Spesso diventa difficile includere tutti gli scenari e le variazioni nei dati di test ottenuti dopo la divisione del test del treno. Quindi diventa importante creare un set di dati con tutti i casi d'uso coperti in grado di misurare al meglio le prestazioni del nostro modello. Il processo di generazione di tale set di dati è noto come Test Data Generation.
Regole di generazione dei dati di test in Machine Learning
Nel mondo di oggi, con la complessità che aumenta di giorno in giorno e i tempi di consegna si riducono, i data scientist devono preparare i modelli con le migliori prestazioni il più presto possibile. Tuttavia, i modelli creati diventano i modelli con le migliori prestazioni solo dopo essere stati testati su tutti i tipi di scenari possibili. Tutti questi scenari potrebbero non essere possibili per lo scienziato dei dati e quindi potrebbe essere necessario creare alcuni dati sintetici per testare i modelli.
Quindi, per creare questi set di dati sintetici, ci sono alcuni tipi di regole o linee guida che devi tenere a mente:
- È necessario osservare la distribuzione statistica di ciascuna funzione nell'insieme di dati originale o reale. Quindi, di conseguenza, dobbiamo creare i dati di test con le stesse distribuzioni statiche.
- Dobbiamo capire gli effetti dell'interazione che le caratteristiche hanno l'una sull'altra o sulla variabile dipendente. Con questo intendiamo dire che dobbiamo preservare le relazioni tra le variabili. Dai un'occhiata alle relazioni univariate e bivariate e prova ad avere le stesse relazioni durante la creazione dei dati del test.
- I dati generati dovrebbero essere preferibilmente casuali e normalmente distribuiti.
- Nel caso degli algoritmi di classificazione, dobbiamo controllare il numero di osservazioni in ciascuna classe. È possibile distribuire equamente le osservazioni per semplificare il test o avere più osservazioni in una delle classi.
- Il rumore casuale può essere iniettato nei dati per testare il modello ML su anomalie.
- Dobbiamo anche preservare la scala dei valori e le variazioni delle caratteristiche dei dati di test, ovvero i valori della funzione devono essere rappresentati correttamente. Ad esempio, i valori dell'età devono essere intorno alla parentesi 0-100 e non un numero in migliaia.
- Avremo bisogno di un set di dati estremamente ricco e sufficientemente ampio, in grado di coprire tutti gli scenari dei casi di test e tutti gli scenari di test. I dati di test mal progettati potrebbero non testare tutti i possibili test o scenari reali che ostacoleranno le prestazioni del modello.
- Dobbiamo generare un set di dati abbastanza grande in modo che non solo le prestazioni ma anche lo stress test del modello e della piattaforma software.
Come generare i dati di test?
In generale, i dati di test sono un repository di dati generati a livello di codice. Alcuni di questi dati possono essere utilizzati per testare i risultati previsti del modello di apprendimento automatico. Questi dati possono anche essere utilizzati per testare la capacità del modello di apprendimento automatico di gestire valori anomali e situazioni invisibili fornite come input per il modello. È importante sapere che tipo di dati di test devono essere generati e per quale scopo.
Una volta che lo sappiamo, possiamo seguire uno dei seguenti metodi per generare i dati di test:
1. Siamo in grado di generare manualmente i dati di test in base alle nostre conoscenze del dominio e al tipo di test che dobbiamo eseguire su un modello di apprendimento automatico specifico. Possiamo usare Excel per generare questo tipo di set di dati.
2. Possiamo anche provare a copiare enormi quantità di dati disponibili in un ambiente di produzione, apportare le necessarie modifiche e testare i modelli di apprendimento automatico sullo stesso.
3. Esistono molti strumenti disponibili sul mercato gratuiti o a pagamento che possiamo utilizzare per creare set di dati di prova.
4. I set di dati di test possono anche essere generati utilizzando R o Python. Esistono diversi pacchetti come faker che possono aiutarti nella generazione di set di dati sintetici.
Vantaggio della generazione di dati di test
Sebbene i dati del test siano stati generati in qualche modo e non siano reali, si tratta comunque di un set di dati fisso, con un numero fisso di campioni, un modello fisso e un grado fisso di separazione delle classi. Ci sono ancora diversi vantaggi che la generazione dei dati di test offre:
1. Molte organizzazioni potrebbero non essere a proprio agio nel condividere i dati sensibili dei propri utenti con i propri fornitori di servizi in quanto ciò potrebbe violare le leggi sulla sicurezza o sulla privacy. In questi casi, i dati di test generati possono essere utili. Può replicare tutte le proprietà statistiche dei dati reali senza esporre i dati reali.
2. Utilizzando i dati di test generati, possiamo incorporare scenari nei dati che non abbiamo ancora affrontato, ma ci aspettiamo o potremo affrontare in un prossimo futuro.
3. Come discusso in precedenza, i dati generati manterranno le relazioni univariate, bivariate e multivariate tra le variabili e conservando solo le statistiche specifiche.
4. Una volta ottenuto il nostro metodo per generare i dati, diventa facile creare qualsiasi dato di prova e risparmiare tempo nella ricerca dei dati o nella verifica delle prestazioni del modello.
5. I dati del test fornirebbero al team la flessibilità necessaria per adattare i dati generati quando e al fine di migliorare il modello.
Conclusione
Per concludere, dati di test ben progettati ci consentono di identificare e correggere gravi difetti nel modello. Avere accesso a set di dati di alta qualità per testare i tuoi modelli di apprendimento automatico ti aiuterà immensamente a creare un prodotto AI robusto e infallibile. La generazione di set di dati di test sintetici è un vantaggio nel mondo di oggi in cui la privacy è la
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