機械学習モデルの実装における、テストについて - Qiita

数あるフレームワークに付属するExample、機械学習モデルを実装してみた、という話。これらに共通して言えるのは「テストがない」ということです。 機械学習のモデルだって、アプリケーションに組み込まれればプロダクションコードの一部です。テストがない実装を本番環境に組み込むか？というと通常そんなことありえないと思います。 (スタジオジブリ 紅の豚 より拝借) 忘れられがちな点ですが、機械学習モデルは「リリースした瞬間」が最高精度になります。なぜなら、リリースした瞬間こそがその時点で手に入るフルフルのデータを使って鍛え上げたモデルであり、それ以降はどんどん未知のデータが入ってくるためです。 そのため、モデルの精度、また妥当性をいつでも検証できるようにしておくというのはとても重要です。これは通常のコードにテストをつける理由と同等で、つまり機械学習モデルだからと言って特別ではないということです。 本

[Keisuke69]

まさに同じような話で悩んでる

[RabbitBit]

重要。製品テストは必須プロセス。

[toyama0919]

大抵の機械学習ライブラリならevaluationはあるはずなので精度のテストはしやすいんでは

[sonots]

機械学習モデルのテスト技法、これからって感じある

[mrkn]

「証明テスト」という名前は定理証明系を使ったテストを想像するから別の名前を当てた方が良い。

[Drunkar]

「機械学習モデルは「リリースした瞬間」が最高精度になります。なぜなら、リリースした瞬間こそがその時点で手に入るフルフルのデータを使って鍛え上げたモデルであり、それ以降はどんどん未知のデ」

[yubessy]

すごい。こういうのまさに探してた

[fijixfiji]

「テストのねぇモデルはただの技術的負債だ」w

[braitom]

“忘れられがちな点ですが、機械学習モデルは「リリースした瞬間」が最高精度になります。”

[gayou]

テストだけでなく進め方の話でもある。

[netcraft3]

紅の豚w