Underfitting

Underfitting nastává, když je model strojového učení příliš jednoduchý na to, aby zachytil základní trendy v datech, na kterých je trénován. Tato nedostatečnost vede ke špatné výkonnosti nejen na neznámých datech, ale také na samotných trénovacích datech. Underfitting vzniká, když model postrádá složitost potřebnou k tomu, aby data přesně reprezentoval. Může to být způsobeno nedostatkem složitosti modelu, krátkou dobou trénování nebo nevhodným výběrem příznaků. Na rozdíl od overfittingu, kdy se model učí šum a detaily specifické pro trénovací data, při underfittingu model selhává v učení základních vzorců, což vede k vysoké zaujatosti (bias) a nízkému rozptylu (variance).

Příčiny underfittingu

1. Složitost modelu
   Model, který je příliš jednoduchý vůči datům, nezachytí potřebné složitosti pro efektivní učení. Například použití lineární regrese na datech s nelineární závislostí může vést k underfittingu.

2. Krátká doba tréninku
   Nedostatečný čas trénování může způsobit, že se model nenaučí vzory v datech dostatečně dobře.

3. Výběr příznaků
   Výběr příznaků, které dobře nereprezentují data, může vést k underfittingu. Model pak může přehlédnout klíčové aspekty dat, které nejsou těmito příznaky pokryty.

4. Regularizace
   Přílišná regularizace může model nutit ke zjednodušení tím, že penalizuje složitost, a tím omezovat jeho schopnost učit se z dat dostatečně.

5. Nedostatek dat
   Malý trénovací dataset nemusí poskytovat dostatek informací, aby se model naučil správné rozložení dat.

Proč je underfitting důležitý?

Identifikace underfittingu je zásadní, protože vede k modelům, které se nedokáží generalizovat na nová data, a tím jsou neefektivní pro praktické použití, jako je prediktivní analytika nebo klasifikační úlohy. Takové modely poskytují nespolehlivé předpovědi a negativně ovlivňují rozhodovací procesy, zejména v AI aplikacích, jako jsou chatboty nebo systémy automatizace.

Příklady a využití

Příklad 1: Lineární regrese na nelineárních datech

Představte si dataset, kde je mezi vstupem a výstupem polynomiální vztah. Použití jednoduchého lineárního regresního modelu pravděpodobně povede k underfittingu, protože předpoklady modelu o datech neodpovídají skutečnému rozložení dat.

Příklad 2: AI Chatboti

AI chatbot trénovaný pomocí modelu trpícího underfittingem nemusí rozumět nuancím v uživatelských vstupech, což vede k obecným a často nesprávným odpovědím. Tato nedostatečnost pramení z neschopnosti modelu naučit se rozmanitost jazyka v trénovacích datech.

Příklad 3: Automatizované rozhodovací systémy

V automatizovaných systémech rozhodování může underfitting vést ke špatné výkonnosti, protože systém nedokáže přesně předpovídat výsledky na základě vstupních dat. To je obzvlášť kritické v oblastech, jako jsou finance nebo zdravotnictví, kde rozhodnutí založená na nepřesných predikcích mohou mít závažné následky.

Jak řešit underfitting

1. Zvýšit složitost modelu
   Přechod na složitější model, například z lineární regrese na rozhodovací stromy nebo neuronové sítě, může pomoci zachytit složitosti v datech.

2. Feature engineering
   Zlepšení výběru příznaků přidáním relevantních vlastností nebo úpravou stávajících může poskytnout modelu lepší reprezentaci dat.

3. Prodlužte dobu trénování
   Zvýšení počtu trénovacích iterací nebo epoch může modelu umožnit lépe se naučit vzory v datech, samozřejmě při současné kontrole rizika overfittingu.

4. Snížit regularizaci
   Pokud používáte regularizační metody, zvažte snížení jejich síly, aby měl model větší flexibilitu při učení z dat.

5. Získat více dat
   Rozšíření datasetu může modelu poskytnout více informací a pomoci mu lépe se naučit základní vzory. Techniky jako augmentace dat mohou také simulovat další datové body.

6. Ladění hyperparametrů
   Úprava hyperparametrů, jako jsou learning rate nebo batch size, může někdy zlepšit schopnost modelu přizpůsobit se trénovacím datům.

Techniky prevence underfittingu

1. Křížová validace (cross-validation)
   Použití k-fold cross-validation může pomoci zajistit, že model funguje dobře na různých částech dat, nejen na trénovací sadě.

2. Výběr modelu
   Porovnání různých modelů a výběr takového, který správně balancuje zaujatost (bias) a rozptyl (variance), může pomoci předejít underfittingu.

3. Augmentace dat
   U úloh, jako je rozpoznávání obrazů, mohou techniky jako rotace, škálování a převracení vytvořit další trénovací vzorky a pomoci modelu učit se efektivněji.

Bias-variance tradeoff

Underfitting je často spojen s vysokou zaujatostí (bias) a nízkým rozptylem (variance). Bias-variance tradeoff je základní koncept strojového učení, který popisuje kompromis mezi schopností modelu minimalizovat chybu způsobenou příliš jednoduchými předpoklady (bias) a chybou způsobenou citlivostí na fluktuace v trénovacích datech (variance). Dobré nastavení modelu znamená nalezení správné rovnováhy mezi těmito dvěma aspekty, aby model netrpěl ani underfittingem, ani overfittingem.

Výzkum underfittingu v AI tréninku

Underfitting v AI tréninku je zásadní pojem, který označuje neschopnost modelu zachytit základní trendy v datech. To vede ke špatné výkonnosti jak na trénovacích, tak na neznámých datech. Níže uvádíme několik vědeckých článků, které zkoumají různé aspekty underfittingu a poskytují pohledy na jeho příčiny, důsledky a možná řešení.

1. Undecidability of Underfitting in Learning Algorithms
   Autoři: Sonia Sehra, David Flores, George D. Montanez
   Tento článek představuje informačně-teoretickou perspektivu na underfitting a overfitting ve strojovém učení. Autoři dokazují, že není rozhodnutelné určit, zda bude učící algoritmus vždy trpět underfittingem na dané množině dat, a to ani s neomezeným časem trénování. Tento výsledek zdůrazňuje složitost správného nastavení modelu. Výzkum doporučuje další zkoumání informačně-teoretických a pravděpodobnostních strategií pro omezení vhodnosti učících algoritmů. Více zde

2. Adversary ML Resilience in Autonomous Driving Through Human-Centered Perception Mechanisms
   Autor: Aakriti Shah
   Tato studie zkoumá dopad adversariálních útoků na autonomní vozidla a jejich klasifikační přesnost. Upozorňuje na výzvy spojené jak s overfittingem, tak underfittingem, kdy buď model memoruje data bez generalizace, nebo se nedokáže dostatečně naučit. Výzkum hodnotí strojové učení na datech dopravních značek a geometrických tvarů a zdůrazňuje potřebu robustních trénovacích technik, jako je adversariální trénink a transfer learning, pro lepší generalizaci a odolnost. Více zde

3. Overfitting or Underfitting? Understand Robustness Drop in Adversarial Training
   Autoři: Zichao Li, Liyuan Liu, Chengyu Dong, Jingbo Shang
   Tento článek zkoumá pokles robustnosti po prodlouženém adversariálním tréninku, který je běžně přisuzován overfittingu. Autoři tvrdí, že jde o perturbation underfitting, kdy generované perturbace přestávají být účinné. Zavedením rámce APART pro adaptivní adversariální trénink studie ukazuje, jak posílení perturbací může zabránit degradaci robustnosti a zajistit efektivnější trénování. Více zde