Анализ ошибок

Анализ ошибок представляет собой систематический процесс идентификации, классификации и количественной оценки отклонений в работе машинного обучения от ожидаемых результатов. Процесс включает оценку ложноположительных и ложноотрицательных результатов, выявление паттернов в ошибочных предсказаниях, анализ распределения ошибок по различным категориям данных и определение корневых причин неточностей в работе модели. Результаты анализа используются для оптимизации архитектуры модели, корректировки гиперпараметров и улучшения качества обучающих данных.

А теперь то же самое простыми словами

Представь, что ты учишься кататься на велосипеде. После каждого падения ты анализируешь, что пошло не так: может быть, слишком резко повернул руль или не удержал равновесие. В машинном обучении анализ ошибок работает похоже – мы изучаем случаи, когда искусственный интеллект "спотыкается" и делает неправильные выводы. Например, если система распознавания лиц путает близнецов или принимает фотографию за реального человека, специалисты изучают эти ошибки, чтобы исправить работу системы.