Почему важно использовать реальные данные для тестирования ML моделей?

Использование реальных данных для тестирования ML-моделей важно по нескольким причинам:

• Объективная оценка производительности. data-light.ru Хорошо подготовленный тестовый набор данных позволяет оценить функциональность модели, её способность к обобщению и устойчивость к ошибкам и непредвиденным ситуациям. data-light.ru
• Выявление предвзятости и перекосов. ru.macgence.com Проверка данных помогает выявить и смягчить предвзятость, которая может привести к дискриминационным результатам в прогнозах модели. ru.macgence.com
• Улучшение качества данных. ru.macgence.com Выявление и исправление ошибок на ранних этапах процесса может сэкономить время и ресурсы, которые в противном случае были бы потрачены на обучение и отладку моделей с использованием исправленных данных. ru.macgence.com
• Адаптация к изменениям. tquality.ru Бизнес постоянно меняется, и модели должны адаптироваться к новой информации. tquality.ru Тестирование на реальных данных позволяет отслеживать, насколько хорошо модель реагирует на эти изменения. tquality.ru
• Доверие к модели. tquality.ru Постоянная проверка и подтверждение правильности работы модели укрепляет доверие со стороны бизнеса и пользователей, поскольку они видят, что решение активно контролируется и поддерживается. tquality.ru