Витік (машинне навчання)

Частина з циклу
Машинне навчання та добування даних
Парадигми Кероване навчання Некероване навчання Інтерактивне навчання Пакетне навчання Метанавчання Напівкероване навчання Самокероване навчання Навчання з підкріпленням Навчання на основі правил Квантове машинне навчання
Задачі Класифікація Породжувальна модель Регресія Кластерування Знижування розмірності Оцінювання густини Виявляння аномалій Очищування даних АвтоМН Асоціативні правила Семантичний аналіз Структурове передбачування Конструювання ознак Навчання ознак Навчання ранжуванню Виведення граматик Навчання онтологій Мультимодальне навчання
Кероване навчання (класифікація • регресія) Ансамблі Випадковий ліс Бутстрепова агрегація Підсилювання Градієнтне підсилювання AdaBoost Дерева рішень MARS CART Доречно-векторна машина k-сусідів Лінійна регресія Логістична регресія Лінійний розділювальний аналіз Наївний баєсів класифікатор Перцептрон Підмайстрове навчання Опорно-векторна машина Штучні нейронні мережі
Кластерування BIRCH CURE Ієрархічне k-середніх Нечітке Очікування-максимізація DBSCAN OPTICS Спектральне Зсув середнього
Знижування розмірності Факторний аналіз Метод незалежних компонент Канонічна кореляція Дискримінантний аналіз Метод головних компонент Власний узагальнений розклад Розклад невід'ємних матриць t-розподілене вкладення стохастичної близькості Навчання розріджених словників
Структурове передбачування Графові моделі Баєсова мережа Прихована марковська модель Умовне випадкове поле
Виявляння аномалій RANSAC k-НС Коефіцієнт локального відхилення Відстань Кука Ізоляційний ліс
Штучна нейронна мережа Автокодувальник Когнітивні обчислення Глибоке навчання DeepDream Нейронна мережа прямого поширення Рекурентна нейронна мережа ДКЧП ВРВ МВС Резервуарне обчислення Обмежена машина Больцмана ГЗМ Дифузійна модель Самоорганізаційна карта Згорткова нейронна мережа U-Net Трансформер Зоровий Спайкова нейронна мережа Мемтранзистор Електрохімічна ПДД (ECRAM)
Навчання з підкріпленням Q-навчання SARSA Метод часових різниць Багатоагентне навчання з підкріпленням Гра проти себе
Навчання з людьми Активне навчання (машинне навчання) Краудсорсинг Людина-в-циклі
Діагностування моделей Крива спроможності навчатися
Математичні засади Ядрові машини Компроміс зсуву та дисперсії Ймовірнісно приблизно коректне навчання Мінімізація емпіричного ризику Оккамове навчання Регуляризація LASSO Тихонова Еластично-сіткова Статистичне навчання Теорія Вапника — Червоненкіса Теорія обчислювального навчання
Місця машинного навчання ECML PKDD NeurIPS ICML ICLR IJCAI ML JMLR
Пов'язані статті Глосарій штучного інтелекту Список наборів даних для досліджень з машинного навчання Перелік понять машинного навчання

У статистиці та машиннім навчанні ви́тік (також ви́тік да́них або ви́тік ці́лі, англ. leakage, data leakage, target leakage) — це використання в процесі тренування моделі такої інформації, яка не буде очікувано доступною в момент передбачування, що спричинює переоцінювання передбачувальними оцінками (метриками) корисності моделі для виконання її у виробничім середовищі.

Витік часто буває тонким та непрямим, ускладнюючи його виявляння та усування. Витік може спричинювати обрання моделювальником неоптимальної моделі, яку в іншому випадку могла би перевершити безвитокова модель.

Режими витоку

Витік може траплятися на багатьох етапах процесу машинного навчання. Причини витоку можливо класифікувати за двома можливими джерелами витоку для моделі: ознаки, та тренувальні зразки.

Витік ознак

Стовпчиковий витік спричинюється включенням під час тренування моделі стовпчиків, що є одними з: повторів мітки, посередників для мітки, або самою міткою, які не є доступними в момент передбачування (анахронізми). До них можуть належати витоки, які частково видають мітку.

Наприклад, включення стовпчика «ЩомісячнаЗарплатня» при передбачуванні стовпчика «РічнаЗарплатня», або «ХвилинЗапізнення» при передбачуванні «ЧиБулоЗапізнення», або, тонше, «ЧислоЗатриманихПлатежів» при передбачуванні «ЧиНадатиПозику».

Витік тренувальних зразків

Рядковий витік спричинюється неправильним поділом інформації рядками даних.

Типи витоків даних:

• Передчасне обозначування, витік від передчасного обозначування перед поділом ПЗ/Тренування/Перевірка (мусить допасовуватися MinMax/n-грамів/тощо лише на тренувальній долі, а потім перетворювати перевірний набір).
• Дублювання рядків між тренуванням/затверджуванням/перевіркою (наприклад, перевибирання набору даних, щоби доповнити його розмір, до поділу, наприклад, різними обертаннями/збільшеннями одного зображення, натяжковим вибиранням перед поділом, або дублюванням рядків для довибирання класу меншості)
• Не н. о. р. дані
  • Часовий витік (наприклад, розбивання набору даних часового ряду випадковим чином замість новіших даних у перевірному наборі при застосуванні поділу Тренування/Перевірка, або перехресного затверджування з ковзним початком)
  • Груповий витік — не включення стовпчика поділу на групи (наприклад, група Ендрю Ина мала 100 тис. рентгенівських знімків 30 тис. пацієнтів, що означає близько 3 знімків на пацієнта. У цій праці використовували випадкове розбивання, замість забезпечувати, щоби всі знімки одного пацієнта були в одній і тій же долі. Тож модель частково запам'ятовувала пацієнтів замість навчатися розпізнавати пневмонію на рентгенівських знімках грудної клітини. Переглянута праця мала падіння в оцінках.)

Для залежних від часу наборів даних структура досліджуваної системи змінюється з часом (тобто, є «нестаціонарною»). Це може вносити систематичні відмінності між тренувальним та затверджувальним наборами. Наприклад, якщо модель для передбачування цін акцій тренують на певному п'ятирічному періоді, нереалістично розглядати наступний п'ятирічний період як витягнутий з тієї ж генеральної сукупності. Як інший приклад, припустімо, що модель розроблюють для передбачування ризику особи отримати діагноз певної хвороби протягом наступного року.

Див. також

• АвтоМН
• Перехресне затверджування
• Перенавчання
• Перевибирання (статистика)
• Кероване навчання
• Тренувальний, затверджувальний та випробувальний набори