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Descripción general
La belleza de la IA reside en que las máquinas encuentran patrones y predicciones dentro de un conjunto de datos masivo que, de otro modo, a muchos seres humanos les llevaría mucho tiempo encontrar, si es que alguna vez lo logran.
En el contexto de VRIFY AI (aprendizaje automático supervisado), debemos guiar el modelo sobre cómo encontrar estos nuevos patrones y predicciones sin ser demasiado o insuficientemente prescriptivos. Si somos demasiado prescriptivos, el modelo no encontrará todas las posibles predicciones verdaderas que existen en la realidad (sobreajuste). Si no somos lo suficientemente prescriptivos, el modelo encontrará demasiadas predicciones inexactas (desajuste).
Al crear modelos de IA, especialmente en tareas como predecir sitios ricos en minerales, es importante lograr un equilibrio entre capturar los patrones correctos en los datos y garantizar que el modelo funcione bien en los datos específicos de su proyecto.
El sobreajuste y el desajuste son dos problemas comunes que ocurren cuando este equilibrio está fuera de lugar.
¿Qué es el sobreajuste?
El sobreajuste ocurre cuando un modelo se vuelve demasiado dependiente de los datos de entrenamiento, aprendiendo no solo los patrones reales sino también el ruido o datos irrelevantes. Esto puede suceder cuando:
El tamaño de los datos de entrenamiento es demasiado pequeño y no contiene suficientes muestras de datos para representar con precisión las condiciones geológicas en el campo.
Los datos de entrenamiento contienen grandes cantidades de información irrelevante (datos ruidosos).
El sobreajuste podría dar como resultado que el modelo solo encuentre patrones de predicción de mineralización similares a los ejemplos de aprendizaje supervisado. Es posible que el modelo no identifique otros posibles patrones que existen en la realidad, por lo que no alcanza el propósito y el beneficio de la IA.
Si bien una precisión esperada del 99% parece convincente, eso indicaría que un modelo está sobreajustado. Normalmente, una precisión ideal sería del 90 al 95 %, lo que indicaría una precisión alta pero no sobreajustada.
¿Qué es el desajuste?
El desajuste ocurre cuando un modelo es demasiado simple para capturar las relaciones clave dentro de los datos geológicos. Como resultado, el modelo puede funcionar mal tanto en sus datos de entrenamiento como en los datos específicos del sitio que ingresa. En lugar de hacer predicciones basadas en patrones geológicos reales, el modelo podría producir resultados que se parezcan a conjeturas aleatorias. Esto puede dar lugar a predicciones poco fiables e inexactas.
Evitar el sobreajuste y el desajuste
Equilibrar la complejidad de su modelo es crucial para lograr un buen rendimiento. A continuación se ofrecen algunos consejos:
Evite el sobreajuste: utilice técnicas como la validación cruzada, simplifique la arquitectura del modelo y agregue regularización para evitar que el modelo aprenda ruido.
Evite el ajuste insuficiente: asegúrese de que el modelo sea lo suficientemente complejo como para capturar los patrones subyacentes agregando características más relevantes o ajustando los parámetros del modelo.
Lograr el equilibrio adecuado ayuda a crear modelos que sean precisos y generalizables a nuevos datos.
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