Velikost serije, epoha in velikost nabora podatkov so resnično ključni vidiki strojnega učenja in se običajno imenujejo hiperparametri. Da bi razumeli ta koncept, se poglobimo v vsak izraz posebej.
Velikost serije:
Velikost serije je hiperparameter, ki določa število obdelanih vzorcev, preden se med usposabljanjem posodobijo uteži modela. Ima pomembno vlogo pri določanju hitrosti in stabilnosti učnega procesa. Manjša velikost serije omogoča več posodobitev uteži modela, kar vodi do hitrejše konvergence. Vendar pa lahko to v učni proces vnese tudi hrup. Po drugi strani pa večja velikost serije zagotavlja bolj stabilno oceno gradienta, vendar lahko upočasni proces usposabljanja.
Na primer, pri stohastičnem gradientnem spuščanju (SGD) je velikost serije 1 znana kot čisti SGD, kjer model posodobi svoje uteži po obdelavi vsakega posameznega vzorca. Nasprotno pa je velikost serije, ki je enaka velikosti nabora podatkov za usposabljanje, znana kot serijski gradientni spust, kjer model posodobi svoje uteži enkrat na epoho.
Epoha:
Epoha je še en hiperparameter, ki določa, kolikokrat se celoten nabor podatkov prenese naprej in nazaj skozi nevronsko mrežo med usposabljanjem. Usposabljanje modela za več epoh mu omogoča, da se nauči zapletenih vzorcev v podatkih z iterativnim prilagajanjem uteži. Vendar lahko usposabljanje za preveč epoh privede do prekomernega opremljanja, kjer se model dobro obnese na podatkih o usposabljanju, vendar se ne posploši na nevidne podatke.
Na primer, če je nabor podatkov sestavljen iz 1,000 vzorcev in se model usposablja za 10 epoh, to pomeni, da je model videl celoten nabor podatkov 10-krat med postopkom usposabljanja.
Velikost nabora podatkov:
Velikost nabora podatkov se nanaša na število vzorcev, ki so na voljo za usposabljanje modela strojnega učenja. Je ključni dejavnik, ki neposredno vpliva na zmogljivost modela in sposobnost posploševanja. Večja velikost nabora podatkov pogosto vodi do boljše učinkovitosti modela, saj zagotavlja več raznolikih primerov, iz katerih se lahko učijo. Vendar pa lahko delo z velikimi nabori podatkov poveča tudi računalniške vire in čas, potreben za usposabljanje.
V praksi je nujno najti ravnovesje med velikostjo nabora podatkov in kompleksnostjo modela, da preprečimo prekomerno ali premajhno prilagajanje. Tehnike, kot sta povečevanje in urejanje podatkov, se lahko uporabijo za čim večji izkoristek omejenih naborov podatkov.
Velikost serije, epoha in velikost nabora podatkov so hiperparametri v strojnem učenju, ki pomembno vplivajo na proces usposabljanja in končno zmogljivost modela. Razumevanje, kako učinkovito prilagoditi te hiperparametre, je ključnega pomena za izdelavo robustnih in natančnih modelov strojnega učenja.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning