С каждым годом машинное обучение (machine learning/ML)
приобретает всё большую популярность среди компаний, которые хотят эффективно обрабатывать большие объёмы данных и на их основании принимать решения. Оно находит применение в различных областях бизнеса и в разных типах организаций. Однако создание модели машинного обучения — это только часть задачи. Важным этапом, влияющим на успешность её дальнейшего использования, является тестирование.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это устройства и системы, которые используют ИИ для обработки и анализа данных. Это могут быть компьютеры, серверы, специальные чипы и другие технологии, которые позволяют обучать модели на больших объёмах информации, чтобы они могли выявлять закономерности, делать прогнозы и принимать решения. Примеры применения машинного обучения: распознавание изображений и прогнозирование спроса.
Тестирование ML-систем отличается от традиционного тестирования ПО тем, что оно также учитывает аспекты физической составляющей и влияние окружающей среды на работу системы. В то время как традиционное тестирование ПО фокусируется на проверке, например,
функциональности и
производительности, machine learning тестирование должно оценивать, насколько эффективно оно выполняет задачи на основе данных и как оно работает в реальных условиях. Это связано с тем, что результаты работы модели могут сильно зависеть от качества и объёма данных, а также от изменения условий, в которых оборудование эксплуатируется.
Основные типы тестирования ML-моделей:
- Тестирование данных: проверка качества и актуальности данных, на которых обучается модель. Важно убедиться, что данные не содержат ошибок и корректно отображают реальные условия использования.
- Тестирование ML-моделей: оценка производительности самих машинных моделей. Это включает в себя тестирование точности, полноты и других метрик, которые помогают понять, как хорошо модель справляется с поставленной задачей.
- Тестирование устойчивости: проверка того, как модель реагирует на изменения в данных или условиях. Это может включать стресс-тестирование и анализ, как модель ведёт себя при наличии аномалий в данных.
- Тестирование производительности: оценка скорости работы модели и её способности обрабатывать большие объёмы данных в реальном времени.
Виды тестирования ML-систем
В этом блоке мы рассмотрим основные виды тестирования, применяемые к моделям машинного обучения.
Лабораторные испытания
Тестовые данные в начале тестирования
На этапе тестирования модели машинного обучения важным аспектом является выбор и составление тестового набора данных. Тестовые данные должны включать в себя:
- Разнообразие данных: тестовый набор должен предоставлять все возможные сценарии. Например, если модель распознает изображения, тестовые данные должны включать различные фоны, освещение и размеры объектов.
- Сбалансированность классов данных: классы должны быть сбалансированными по количеству примеров. Это поможет избежать смещения модели в сторону более распространенного класса.
- Аналогичные данные: тестовые данные должны быть аналогичными тем данным, на которых модель была обучена, но без их прямого дублирования, чтобы избежать переобучения.
Процесс тестирования
- Разделение данных: исходные данные делятся на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Тестовая выборка используется только в финальном этапе, чтобы обеспечить непредвзятую оценку.
- Оценка метрик: после обучения модели производится оценка её производительности с использованием различных метрик, таких как точность, полнота и другие.
- Проверка на переобучение: проверяется, как модель работает на тестовой выборке по сравнению с обучающей. Если модель значительно хуже работает на тестовом наборе, возможно, она переобучена.
- Анализ ошибок: исследование неправильных результатов помогает выявить слабые места модели и возможные улучшения.
Итоги тестирования
По итогу лабораторных испытаний можно получить:
- Оценку производительности модели и её пригодности для решения поставленных задач.
- Анализ метрик точности и надёжности, что помогает определить, где модель может быть улучшена.
- Рекомендации по дальнейшему обучению модели.
Плюсы лабораторных испытаний
- Объективная оценка работы модели.
- Возможность выявить ошибки и области для улучшения.
- Подробный анализ поведения модели на различных тестовых данных.
Минусы лабораторных испытаний
- Тестирование может занимать много времени и ресурсов.
- Есть риск, что тестовые данные будут не полностью охватывать реальные сценарии использования модели.
- Необходимость в качественных и репрезентативных данных.
Пример лабораторных испытаний
Допустим, мы разрабатываем модель для распознавания лиц. Для тестирования мы можем использовать набор данных, включающий фотографии людей в различных условиях (разный свет, разные выражения лиц, одежда и т.д.).
Мы разделяем данные на обучающую и тестовую выборки, обучаем модель, затем проверяем её производительность. Если модель не справляется с распознаванием лиц в условиях недостаточной освещенности, это можно зафиксировать как область для улучшения.
Значение грамотно составленного тестового набора данных
Тестовый набор данных должен быть грамотно составлен, поскольку он напрямую влияет на качество оценки модели. Если тестовые данные не подходят, результаты тестирования могут быть искажены, и модель может показаться более или менее эффективной, чем она есть на самом деле.
Формирование тестового набора данных
Для правильного формирования тестового набора данных необходимо выполнить следующие шаги:
- Сбор данных из различных источников, чтобы обеспечить разнообразие.
- Нормализация данных, чтобы все они соответствовали одинаковым стандартам.
- Чёткое разделение на обучающую, валидационную и тестовую выборки в соответствии с общепринятыми практиками.
- Важно убедиться, что количество примеров различных классов в тестовой выборке адекватное и сбалансированное.
- Анализ тестовых данных на наличие потенциальных проблем (например, дубликатов).
Машинное обучение: тестирование на реальных данных
Пример тестирования на реальных данных
Рассмотрим кейс с моделью машинного обучения для предсказания оттока клиентов в
телекоммуникационной компании.
Шаги тестирования:
- Сбор живых данных: компания собирает данные о клиентах, использующих различные тарифные планы (например, количество сделанных звонков, активность в интернете, обращения в службу поддержки и т.д.).
- Сотрудничество с экспертами: для формирования тестового набора данных привлекается специалист в сфере телекоммуникаций. Он помогает определить ключевые параметры, которые, по его мнению, могут сигнализировать о вероятности оттока клиентов, такие как: снижение использования услуг, частота жалоб и т.д.
- Формирование тестового набора: на основе полученной информации создаётся тестовый набор данных, включающий как профили активных клиентов, так и тех, кто уже покинул компанию, чтобы оценить различия.
- Тестирование модели на реальных данных: модель запускается. Результаты соотносятся с фактическим поведением клиентов.
Итоговые данные
После завершения тестирования могут быть получены следующие данные:
- Точность результатов: модель смогла с той или иной точностью предсказать клиентов, которые собирались уйти.
- Анализ причин: выявлены ключевые факторы оттока, такие как низкая скорость интернета и высокие тарифы на определённые планы. Это поможет компании принять меры по удержанию клиентов.
- Обратная связь от экспертов: специалисты отметили, что некоторые факторы (например, увеличение числа обращений в поддержку) не были учтены в модели, что открывает возможность для доработки и тренировки модели на новых данных.
Мониторинговые исследования работающей модели
Мониторинг работающих моделей машинного обучения очень важен для жизненного цикла разработки и эксплуатации таких моделей. Ниже представлены причины, почему регулярный мониторинг необходим, а также основные аспекты, которые следует проверить.
Почему важно проводить мониторинг работающей модели:
- Поддержание производительности: модели машинного обучения со временем могут терять свою эффективность из-за изменений в данных и окружающей среде. Мониторинг позволяет вовремя обнаруживать такие изменения и принимать меры для их устранения.
- Выявление проблем: регулярный мониторинг помогает быстро идентифицировать проблемы, которые могли быть вызваны изменениями во входных данных или алгоритмах.
- Адаптация к изменениям: бизнес постоянно меняется, и модели должны адаптироваться к новой информации. Мониторинг позволяет отслеживать, насколько хорошо модель реагирует на эти изменения.
- Доверие к модели: постоянная проверка и подтверждение правильности работы модели укрепляет доверие со стороны бизнеса и пользователей, поскольку они видят, что решение активно контролируется и поддерживается.
- Регуляторные требования: в некоторых областях (например, финансы, здравоохранение) необходимы регулярные проверки и отчёты о работе моделей, чтобы соответствовать требованиям законодательства.
Что необходимо проверить при тестировании работающей модели:
- Наличие некорректных входных данных: например, если модель ожидает числовые значения, но получает текст или пропуски, это может привести к неправильным результатам.
- Временной сдвиг данных: этот сдвиг происходит, когда распределение входных данных, на которых модель была обучена, изменяется с течением времени. Например, поведение клиентов может измениться из-за новых трендов или внешних факторов (экономические условия, пандемия и т.д.).
- Сдвиг целевой переменной: это изменение во взаимосвязи между входными данными и целевыми переменными. Например, если ранее покупатели реагировали на промоакции, а потом — нет, это может свидетельствовать о том, что модель не может больше точно предсказывать поведение клиентов.
Тестирование модели машинного обучения помогает определять её способность эффективно решать поставленные задачи в реальных условиях. Комплексный подход к тестированию включает в себя как проверку качества модели на этапе обучения, так и мониторинг её производительности после развёртывания.
На
бесплатной консультации наши QA-специалисты ответят на все ваши вопросы по тестированию ИТ-продуктов.
