Η κατανομή του συντελεστή βαρύτητας 80% στην προπόνηση και 20% βαρύτητας στην αξιολόγηση στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης είναι μια στρατηγική απόφαση που βασίζεται σε διάφορους παράγοντες. Αυτή η κατανομή στοχεύει στην επίτευξη ισορροπίας μεταξύ της βελτιστοποίησης της μαθησιακής διαδικασίας και της εξασφάλισης ακριβούς αξιολόγησης της απόδοσης του μοντέλου. Σε αυτή την απάντηση, θα εμβαθύνουμε στους λόγους πίσω από αυτήν την επιλογή και θα διερευνήσουμε τη διδακτική αξία που προσφέρει.
Για να κατανοήσετε το σκεπτικό πίσω από τον διαχωρισμό 80% εκπαίδευσης και 20% αξιολόγησης, είναι σημαντικό να κατανοήσετε τα επτά βήματα της μηχανικής μάθησης. Αυτά τα βήματα, τα οποία περιλαμβάνουν συλλογή δεδομένων, προετοιμασία δεδομένων, εκπαίδευση μοντέλων, αξιολόγηση μοντέλων, συντονισμό μοντέλου, ανάπτυξη μοντέλων και παρακολούθηση μοντέλων, αποτελούν ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο για τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.
Το αρχικό βήμα, η συλλογή δεδομένων, περιλαμβάνει τη συλλογή σχετικών δεδομένων για την εκπαίδευση του μοντέλου. Αυτά τα δεδομένα στη συνέχεια υποβάλλονται σε προεπεξεργασία και προετοιμάζονται στη φάση προετοιμασίας δεδομένων. Μόλις τα δεδομένα είναι έτοιμα, ξεκινά η φάση εκπαίδευσης του μοντέλου, όπου το μοντέλο εκτίθεται στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης για να μάθει πρότυπα και σχέσεις. Στη συνέχεια, η απόδοση του μοντέλου αξιολογείται χρησιμοποιώντας ένα ξεχωριστό σύνολο δεδομένων στη φάση αξιολόγησης του μοντέλου.
Η απόφαση να κατανεμηθεί το 80% βάρος στην προπόνηση και το 20% το βάρος στην αξιολόγηση πηγάζει από το γεγονός ότι η προπόνηση είναι η κύρια φάση όπου το μοντέλο μαθαίνει από τα δεδομένα. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, το μοντέλο προσαρμόζει τις εσωτερικές του παραμέτρους για να ελαχιστοποιήσει τη διαφορά μεταξύ των προβλεπόμενων εξόδων του και των πραγματικών εξόδων στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει την επαναληπτική ενημέρωση των παραμέτρων του μοντέλου χρησιμοποιώντας αλγόριθμους βελτιστοποίησης, όπως το gradient descent.
Αποδίδοντας υψηλότερο βάρος στην προπόνηση, δίνουμε προτεραιότητα στην ικανότητα του μοντέλου να μαθαίνει από τα δεδομένα και να καταγράφει πολύπλοκα μοτίβα. Η φάση εκπαίδευσης είναι όπου το μοντέλο αποκτά τις γνώσεις του και γενικεύει από το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης για να κάνει προβλέψεις για αόρατα δεδομένα. Όσο περισσότερα δεδομένα εκπαίδευσης εκτίθεται το μοντέλο, τόσο καλύτερα μπορεί να μάθει και να γενικεύσει. Επομένως, αφιερώνοντας ένα σημαντικό μέρος της διαδικασίας αξιολόγησης στην εκπαίδευση διασφαλίζεται ότι το μοντέλο έχει επαρκή έκθεση στα δεδομένα εκπαίδευσης για αποτελεσματική μάθηση.
Από την άλλη πλευρά, η φάση της αξιολόγησης διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου σε αόρατα δεδομένα. Το σύνολο δεδομένων αξιολόγησης, το οποίο είναι ξεχωριστό από το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, χρησιμεύει ως πληρεξούσιος για σενάρια πραγματικού κόσμου. Μας επιτρέπει να μετρήσουμε πόσο καλά το μοντέλο μπορεί να γενικεύσει τη μάθησή του σε νέες και αόρατες περιπτώσεις. Η αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου είναι απαραίτητη για τη μέτρηση της ακρίβειας, της ακρίβειας, της ανάκλησης ή οποιωνδήποτε άλλων σχετικών μετρήσεων, ανάλογα με τον συγκεκριμένο τομέα προβλήματος.
Το βάρος 20% που δίνεται στην αξιολόγηση διασφαλίζει ότι το μοντέλο δοκιμάζεται αυστηρά σε αόρατα δεδομένα και παρέχει μια ρεαλιστική αξιολόγηση των δυνατοτήτων του. Αυτή η φάση αξιολόγησης βοηθά στην αποκάλυψη πιθανών ζητημάτων όπως η υπερπροσαρμογή, η υποκατάσταση ή η μεροληψία στις προβλέψεις του μοντέλου. Επιτρέπει επίσης τη λεπτομερή ρύθμιση των υπερπαραμέτρων και της αρχιτεκτονικής του μοντέλου για τη βελτίωση της απόδοσης.
Για να επεξηγήσουμε αυτήν την έννοια, ας εξετάσουμε ένα πρακτικό παράδειγμα. Ας υποθέσουμε ότι εκπαιδεύουμε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης για την ταξινόμηση εικόνων γατών και σκύλων. Κατά τη φάση της εκπαίδευσης, το μοντέλο μαθαίνει να διαφοροποιεί τα χαρακτηριστικά των γατών και των σκύλων αναλύοντας ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων εικόνων με ετικέτα. Όσο περισσότερες εικόνες μπορεί να εκπαιδευτεί το μοντέλο, τόσο καλύτερο γίνεται στη διάκριση μεταξύ των δύο κατηγοριών.
Μόλις ολοκληρωθεί η εκπαίδευση, το μοντέλο αξιολογείται χρησιμοποιώντας ένα ξεχωριστό σύνολο δεδομένων που περιέχει εικόνες που δεν έχει δει ποτέ πριν. Αυτή η φάση αξιολόγησης ελέγχει την ικανότητα του μοντέλου να γενικεύει τη μάθησή του και να ταξινομεί με ακρίβεια νέες, αόρατες εικόνες. Με την κατανομή του συντελεστή στάθμισης 20% στην αξιολόγηση, διασφαλίζουμε ότι η απόδοση του μοντέλου αξιολογείται διεξοδικά σε αόρατα δεδομένα, παρέχοντας ένα αξιόπιστο μέτρο της αποτελεσματικότητάς του.
Η κατανομή βάρους 80% στην προπόνηση και 20% συντελεστής βαρύτητας στην αξιολόγηση στη μηχανική μάθηση είναι μια στρατηγική επιλογή που στοχεύει στη βελτιστοποίηση της διαδικασίας μάθησης, διασφαλίζοντας ταυτόχρονα την ακριβή αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου. Αφιερώνοντας ένα σημαντικό μέρος της διαδικασίας αξιολόγησης στην εκπαίδευση, δίνουμε προτεραιότητα στην ικανότητα του μοντέλου να μαθαίνει από τα δεδομένα και να καταγράφει περίπλοκα μοτίβα. Ταυτόχρονα, η φάση της αξιολόγησης δοκιμάζει αυστηρά το μοντέλο σε αόρατα δεδομένα, παρέχοντας μια ρεαλιστική αξιολόγηση των δυνατοτήτων του.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning