機械学習モデルを構築するときに避けるべき 6 つの間違い

近年、機械学習は学術研究や実用化の分野でますます注目を集めています。しかし、機械学習モデルの構築は簡単な作業ではありません。さまざまなシナリオでモデルを効果的にするには、多くの知識、スキル、豊富な経験が必要です。適切な機械学習モデルはデータ中心で、ビジネス上の問題の理解に基づく必要があり、プロジェクトのニーズを満たす機械学習モデルを構築するには、データと機械学習アルゴリズムを適用して問題を解決する必要があります。

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機械学習モデルを構築するときに避けるべき 6 つの間違いを紹介します。

1. 適切にラベル付けされたデータセットを使用していない

あらゆる機械学習プロジェクトの第一段階は、ビジネスニーズを理解することです。機械学習モデルを構築するときは、明確に定義された戦略が必要です。適切なラベル付きデータを取得することは、モデルをトレーニングする際に開発者が直面するもう 1 つの課題です。これにより、最良の結果が得られるだけでなく、エンド ユーザーにとって機械学習モデルの信頼性も高まります。

2. 検証されていない非構造化データの使用

検証されていない非構造化データを使用すると、重複、データの競合、分類の欠落などのエラーが含まれている可能性があるため、機械学習モデルの動作に問題が発生する可能性があります。検証されていない非構造化データを使用することは、機械学習エンジニアが AI 開発で犯す最も一般的な間違いの 1 つです。したがって、機械学習のトレーニングにデータを使用する前に、元のデータセットを慎重に調べ、不要なデータや無関係なデータを排除して、AI モデルがより高い精度で機能するようにする必要があります。

3. 不十分なトレーニングデータセットの使用

データが不十分な場合、AI モデルの成功確率は低下します。そのため、機械学習モデルの構築を始める前に、AIモデルの種類や業界に応じて十分なトレーニングデータを準備する必要があります。ディープラーニングの場合は、モデルを高精度で実行できるようにするために、より定性的および定量的なデータセットが必要になります。

4. すでに使用しているデータでモデルをテストする

機械学習モデルは、トレーニング データから学習して一般化し、獲得した知識を新しい、これまでにないデータに適用して予測を行い、目的を達成することによって構築されます。したがって、モデルのテストにすでに使用されたデータの再利用は避けるべきです。AI モデルの機能をテストするときは、これまで機械学習のトレーニングに使用されたことのない新しいデータセットでテストすることが重要です。

5. AIモデルの学習のみに頼る

機械学習モデルをトレーニングする場合、実世界のデータとトレーニング データ、テスト データとトレーニング データの間に違いがあるかどうか、また、モデルを何度も繰り返した場合に組織がモデルのパフォーマンスを検証および評価するためにどのようなアプローチを取るかを理解することが重要です。したがって、開発者は AI モデルが正しい戦略で学習するようにする必要があります。これを確実にするために、AI トレーニング プロセスとその結果を定期的に確認し、最良の結果を達成する必要があります。

6. AIモデルが偏りのないものであることを確認する

機械学習モデルをトレーニングするときに使用されるデータにより、年齢、性別、志向、収入レベルなどのさまざまな要因によってモデルが偏り、結果に何らかの影響を与える可能性があります。したがって、統計分析を使用して、個々の要因が処理されたデータと AI トレーニング データにどのように影響するかを調べ、この現象を最小限に抑える必要があります。

機械学習モデルの構築を成功させるために最も重要なことは、事前に準備し、間違いを避け、組織の進化するビジネスニーズを満たすための改善とより良い方法を継続的に模索することです。