چطور مدلهای یادگیری ماشین رو تو محیط واقعی بدون دردسر تست کنیم؟ (پارت دوم)
انتخاب تکنیک آزمایش مناسب برای مدلهای یادگیری ماشین یکی از چالشهای مهمی است که هر استارتاپ یا تیم توسعهدهنده مدلهای یادگیری ماشین با آن مواجه میشود. در واقع، انتخاب تکنیک آزمایش مناسب برای مدلها به عوامل زیادی بستگی داره و نیاز به دقت و توجه به جزئیات داره. این که تکنیک آزمایش رو چطور انتخاب کنیم میتونه بر روی کارایی و عملکرد مدل در محیطهای واقعی تاثیر زیادی بذاره. توی این پست قصد دارم این موضوع رو بررسی کنم و نکات کلیدی که باید بهش توجه کنید رو توضیح بدم.
چطور مدلهای یادگیری ماشین رو تو محیط واقعی بدون دردسر تست کنیم؟
مدلهای یادگیری ماشین خیلی وقتها به چشم یک جعبه جادویی نگاه میشن که با دادهها کار میکنن و کلی نتایج شگفتانگیز بیرون میدن. اما این مدلها برای این که بتونن پیشبینیها و تصمیمگیریهای دقیق انجام بدن، باید حسابی آموزش ببینن و بعد از آموزش هم باید مطمئن بشیم که تو دنیای واقعی خوب کار میکنن. اینجا قراره درباره ۴ روش مختلف برای تست و اطمینان از عملکرد این مدلها تو شرایط واقعی صحبت کنیم.