80% svara piešķiršana apmācībai un 20% svēruma piešķiršana novērtēšanai mašīnmācības kontekstā ir stratēģisks lēmums, kas balstīts uz vairākiem faktoriem. Šīs izplatīšanas mērķis ir panākt līdzsvaru starp mācību procesa optimizēšanu un modeļa veiktspējas precīzas novērtēšanas nodrošināšanu. Šajā atbildē mēs iedziļināsimies šīs izvēles iemeslus un izpētīsim tās piedāvāto didaktisko vērtību.
Lai izprastu 80% apmācības un 20% novērtējuma sadalījuma pamatojumu, ir ļoti svarīgi saprast septiņus mašīnmācīšanās posmus. Šīs darbības, kas ietver datu vākšanu, datu sagatavošanu, modeļu apmācību, modeļu novērtēšanu, modeļa regulēšanu, modeļa izvietošanu un modeļa uzraudzību, veido visaptverošu sistēmu mašīnmācīšanās modeļu veidošanai.
Sākotnējais solis, datu vākšana, ietver atbilstošu datu vākšanu, lai apmācītu modeli. Pēc tam šie dati tiek iepriekš apstrādāti un sagatavoti datu sagatavošanas posmā. Kad dati ir sagatavoti, sākas modeļa apmācības fāze, kurā modelis tiek pakļauts apmācības datu kopai, lai uzzinātu modeļus un attiecības. Pēc tam modeļa veiktspēja tiek novērtēta, izmantojot atsevišķu datu kopu modeļa novērtēšanas fāzē.
Lēmums piešķirt 80% svēruma apmācībai un 20% svara novērtēšanai izriet no fakta, ka apmācība ir primārā fāze, kurā modelis mācās no datiem. Apmācības laikā modelis pielāgo savus iekšējos parametrus, lai samazinātu atšķirību starp prognozētajiem rezultātiem un faktiskajiem izvadiem apmācības datu kopā. Šis process ietver iteratīvu modeļa parametru atjaunināšanu, izmantojot optimizācijas algoritmus, piemēram, gradienta nolaišanos.
Piešķirot treniņam lielāku svaru, mēs piešķiram prioritāti modeļa spējai mācīties no datiem un uztvert sarežģītus modeļus. Apmācības fāzē modelis iegūst zināšanas un vispārina no apmācības datu kopas, lai prognozētu neredzētus datus. Jo vairāk apmācības datu modelis ir pakļauts, jo labāk tas var mācīties un vispārināt. Tāpēc, ja ievērojama vērtēšanas procesa daļa tiek veltīta apmācībai, tiek nodrošināts, ka modelim ir pietiekama apmācības datu ekspozīcija efektīvai apmācībai.
No otras puses, novērtēšanas fāzei ir izšķiroša nozīme, lai novērtētu modeļa veiktspēju uz neredzētiem datiem. Novērtēšanas datu kopa, kas ir atsevišķa no apmācības datu kopas, kalpo kā starpniekserveris reālās pasaules scenārijiem. Tas ļauj mums novērtēt, cik labi modelis var vispārināt savu mācīšanos jauniem un neredzētiem gadījumiem. Modeļa veiktspējas novērtēšana ir būtiska, lai izmērītu tā precizitāti, precizitāti, atsaukšanu vai jebkuru citu atbilstošu metriku atkarībā no konkrētās problēmas jomas.
Novērtējumam piešķirtais 20% svars nodrošina, ka modelis tiek rūpīgi pārbaudīts, izmantojot neredzētus datus, un sniedz reālistisku tā iespēju novērtējumu. Šī novērtēšanas fāze palīdz atklāt visas iespējamās problēmas, piemēram, pārmērīgu, nepietiekamu uzstādīšanu vai novirzes modeļa prognozēs. Tas arī ļauj precīzi pielāgot hiperparametrus un modeļa arhitektūru, lai uzlabotu veiktspēju.
Lai ilustrētu šo jēdzienu, aplūkosim praktisku piemēru. Pieņemsim, ka mēs apmācām mašīnmācības modeli, lai klasificētu kaķu un suņu attēlus. Apmācības posmā modelis iemācās atšķirt kaķu un suņu pazīmes, analizējot lielu marķētu attēlu datu kopu. Jo vairāk attēlu modelis var trenēties, jo labāk tas spēj atšķirt abas klases.
Kad apmācība ir pabeigta, modelis tiek novērtēts, izmantojot atsevišķu datu kopu, kurā ir attēli, ko tas vēl nekad nav redzējis. Šajā novērtēšanas posmā tiek pārbaudīta modeļa spēja vispārināt mācīšanos un precīzi klasificēt jaunus, neredzētus attēlus. Novērtēšanai piešķirot 20% svērumu, mēs nodrošinām, ka modeļa veiktspēja tiek rūpīgi novērtēta, pamatojoties uz neredzētiem datiem, nodrošinot ticamu tā efektivitātes mērījumu.
80% svēruma sadale apmācībai un 20% svara novērtēšanai mašīnmācībā ir stratēģiska izvēle, kuras mērķis ir optimizēt mācību procesu, vienlaikus nodrošinot precīzu modeļa veiktspējas novērtējumu. Veltot ievērojamu daļu no novērtēšanas procesa apmācībai, mēs piešķiram prioritāti modeļa spējai mācīties no datiem un uztvert sarežģītus modeļus. Vienlaikus novērtēšanas fāze rūpīgi pārbauda modeli ar neredzamiem datiem, sniedzot reālistisku tā iespēju novērtējumu.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning