Dodelitev 80 % ponderja usposabljanju in 20 % ponderja za ocenjevanje v kontekstu strojnega učenja je strateška odločitev, ki temelji na več dejavnikih. Cilj te porazdelitve je vzpostaviti ravnovesje med optimizacijo učnega procesa in zagotavljanjem natančnega vrednotenja delovanja modela. V tem odgovoru se bomo poglobili v razloge za to izbiro in raziskali didaktično vrednost, ki jo ponuja.
Da bi razumeli razloge za delitev 80 % usposabljanja in 20 % vrednotenja, je ključnega pomena razumeti sedem korakov strojnega učenja. Ti koraki, ki vključujejo zbiranje podatkov, pripravo podatkov, usposabljanje modela, vrednotenje modela, prilagoditev modela, uvajanje modela in spremljanje modela, tvorijo celovit okvir za gradnjo modelov strojnega učenja.
Začetni korak, zbiranje podatkov, vključuje zbiranje ustreznih podatkov za usposabljanje modela. Ti podatki se nato predhodno obdelajo in pripravijo v fazi priprave podatkov. Ko so podatki pripravljeni, se začne faza usposabljanja modela, kjer je model izpostavljen naboru podatkov za usposabljanje, da se nauči vzorcev in odnosov. Učinkovitost modela se nato oceni z uporabo ločenega nabora podatkov v fazi ocenjevanja modela.
Odločitev o dodelitvi 80 % uteži usposabljanju in 20 % uteži vrednotenju izhaja iz dejstva, da je usposabljanje primarna faza, v kateri se model uči iz podatkov. Med usposabljanjem model prilagodi svoje notranje parametre, da čim bolj zmanjša razliko med predvidenimi izhodi in dejanskimi izhodi v naboru podatkov za usposabljanje. Ta postopek vključuje iterativno posodabljanje parametrov modela z uporabo optimizacijskih algoritmov, kot je gradientni spust.
Če treningu dodelimo višjo utež, damo prednost sposobnosti modela, da se uči iz podatkov in zajame zapletene vzorce. V fazi usposabljanja model pridobi svoje znanje in posploši iz nabora podatkov za usposabljanje, da naredi napovedi o nevidnih podatkih. Več podatkov o usposabljanju, ki jim je model izpostavljen, bolje se lahko uči in posplošuje. Zato posvečanje pomembnega dela ocenjevalnega procesa usposabljanju zagotavlja, da je model dovolj izpostavljen podatkom o usposabljanju za učinkovito učenje.
Po drugi strani ima faza ocenjevanja ključno vlogo pri ocenjevanju delovanja modela na nevidnih podatkih. Nabor podatkov o vrednotenju, ki je ločen od nabora podatkov o usposabljanju, služi kot približek za scenarije iz resničnega sveta. Omogoča nam, da ocenimo, kako dobro lahko model posploši svoje učenje na nove in nevidene primere. Vrednotenje delovanja modela je bistvenega pomena za merjenje njegove natančnosti, natančnosti, priklica ali katere koli druge ustrezne metrike, odvisno od določene problematične domene.
20-odstotna utež, dodeljena oceni, zagotavlja, da je model strogo preizkušen na nevidnih podatkih, in zagotavlja realistično oceno njegovih zmogljivosti. Ta faza ocenjevanja pomaga odkriti vse morebitne težave, kot je preveč, premalo ali pristranskost v napovedih modela. Omogoča tudi natančno nastavitev hiperparametrov in arhitekture modela za izboljšanje zmogljivosti.
Za ponazoritev tega koncepta si oglejmo praktični primer. Recimo, da usposabljamo model strojnega učenja za razvrščanje slik mačk in psov. Med fazo usposabljanja se model nauči razlikovati med značilnostmi mačk in psov z analizo velikega nabora podatkov označenih slik. Več slik kot se lahko model uri, boljši je pri razlikovanju med obema razredoma.
Ko je usposabljanje končano, se model ovrednoti z uporabo ločenega nabora podatkov, ki vsebuje slike, ki jih še nikoli ni videl. Ta faza ocenjevanja preizkuša sposobnost modela, da posploši svoje učenje in natančno razvrsti nove, nevidene slike. Z dodelitvijo 20-odstotne uteži oceni zagotovimo, da je uspešnost modela temeljito ocenjena na nevidnih podatkih, kar zagotavlja zanesljivo merilo njegove učinkovitosti.
Porazdelitev 80-odstotne uteži na usposabljanje in 20-odstotne uteži na vrednotenje pri strojnem učenju je strateška izbira, katere cilj je optimizirati učni proces, hkrati pa zagotoviti natančno oceno uspešnosti modela. S tem, ko velik del ocenjevalnega procesa posvetimo usposabljanju, dajemo prednost sposobnosti modela, da se uči iz podatkov in zajema zapletene vzorce. Hkrati faza ocenjevanja natančno testira model na nevidnih podatkih, kar zagotavlja realno oceno njegovih zmogljivosti.
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