Нейросети уже давно занимают почетное место в современной компьютерной технологии. Они применяются в науке, медицине, технологиях и многих других областях. И хотя нейросети проявляют высокие показатели производительности, их применение не без проблем. Эксперты в области искусственного интеллекта говорят о многих ошибках, которые могут возникнуть при применении нейросетей.

Для того, чтобы изучить три основных вида ошибок, допущенных при применении нейросетей, я провел исследование. По мнению опрошенных экспертов, наиболее рассматриваемые ошибки состоят в следующем: ошибка исходных данных, недостаточная точность моделей, переобучение моделей.

Первая ошибка связана с неверными исходными данными. Как показало наше исследование, неправильное разделение данных на тренировочный и валидационные наборы, недостаточная выборка данных и ложное увеличение размера тренировочного набора - все это может привести к некорректной оценке производительности модели.

Вторая ошибка связана с недостаточной точностью модели. После измерения точности при одной выборке, проектировщик должен выбирать модель с наилучшей точностью. Но иногда недостаток информации и неверное построение модели могут привести к недостаточной точности.

Третья ошибка заключается в переобучении модели. На практике нейроны «воспринимают» некоторые ненужные данные, как важные. Поэтому они выдают неверные предсказания. Такая ошибка появляется после некорректной архитектуры модели и несоответствия между архитектурой и тренировочным набором.

Как показало исследование, эти ошибки возникают по разным причинам. Но суть их проста: иногда принятие неправильных решений при конструировании модели или неправильное понимание входных факторов. Независимо от причин, профессиональная оценка достоверности результатов и правильная работа над архитектурой модели могут помочь избежать подобных ошибок.