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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. I dati generati dovrebbero essere preferibilmente casuali e normalmente distribuiti.
  4. 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.
  5. Il rumore casuale può essere iniettato nei dati per testare il modello ML su anomalie.
  6. 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.
  7. 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.
  8. 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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