データ漏洩：それは何か、なぜ予測システムが失敗する原因となるのか
データ漏洩とは、予測システムの失敗の原因である
データリークは、オーバーフィッティングやアンダーフィッティングと共に、本番環境で失敗する機械学習プロジェクトの主要な原因であります。
データリークは、上級者であるかどうかに関係なく、データサイエンティストにとって脅威です。
それは、この現象が誰にでも影響を与える可能性があるためです — セクターで数年の経験を持つプロフェッショナルでさえも。
オーバーフィッティングやアンダーフィッティングと共に、データリークは本番環境での機械学習プロジェクトの主要な失敗原因を表しています。
データリークは、トレーニングセットに存在する情報が評価セット（検証セットまたはテストセット）に漏れてしまう場合に発生します
しかし、なぜデータリークは多くの被害者を出すのでしょうか？
なぜなら、開発フェーズで多くの実験や評価を行った後でも、モデルが本番環境で壮絶に失敗する可能性があるからです。
データリークを回避することは簡単ではありません。この記事を通じて、なぜデータリークを回避する必要があるのか、そしてプロジェクトでどのように回避するかを理解していただければ幸いです！
データリークの例
データリークが何であるかを理解するのに役立つ例を以下に示します。
シリーズ生産される子供のおもちゃを製造する会社に雇われた応用AIの開発者として想像してください。
私たちの仕事は、おもちゃの販売後3日以内に返金要求があるかどうかを特定する機械学習モデルを作成することです。
工場から缶詰前のおもちゃを捉えた画像の形でデータを受け取ります。
これらの画像を使用してモデルをトレーニングし、クロスバリデーションやテストセットで非常に良いパフォーマンスを発揮します。
モデルを提供し、最初の月には顧客から欠陥おもちゃの返金要求はわずか5％しか報告されません。
2か月目には、モデルの再トレーニングの準備をします。工場からはさらに写真が送られてきますが、それを使用して…
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