Alocarea a 80% pondere pentru antrenament și 20% pondere pentru evaluare în contextul învățării automate este o decizie strategică bazată pe mai mulți factori. Această distribuție urmărește să atingă un echilibru între optimizarea procesului de învățare și asigurarea unei evaluări precise a performanței modelului. În acest răspuns, vom aprofunda motivele din spatele acestei alegeri și vom explora valoarea didactică pe care o oferă.
Pentru a înțelege rațiunea din spatele împărțirii de 80% instruire și 20% evaluare, este crucial să înțelegem cei șapte pași ai învățării automate. Acești pași, care includ colectarea datelor, pregătirea datelor, instruirea modelului, evaluarea modelului, reglarea modelului, implementarea modelului și monitorizarea modelului, formează un cadru cuprinzător pentru construirea modelelor de învățare automată.
Pasul inițial, colectarea datelor, implică colectarea datelor relevante pentru a antrena modelul. Aceste date sunt apoi preprocesate și pregătite în faza de pregătire a datelor. Odată ce datele sunt gata, începe faza de pregătire a modelului, în care modelul este expus setului de date de antrenament pentru a învăța modele și relații. Performanța modelului este apoi evaluată folosind un set de date separat în faza de evaluare a modelului.
Decizia de a aloca 80% pondere pentru antrenament și 20% pondere pentru evaluare provine din faptul că antrenamentul este faza principală în care modelul învață din date. În timpul antrenamentului, modelul își ajustează parametrii interni pentru a minimiza diferența dintre rezultatele sale prezise și rezultatele reale din setul de date de antrenament. Acest proces implică actualizarea iterativă a parametrilor modelului folosind algoritmi de optimizare precum coborârea gradientului.
Atribuind o pondere mai mare antrenamentului, acordăm prioritate capacității modelului de a învăța din date și de a captura modele complexe. Faza de antrenament este locul în care modelul își dobândește cunoștințele și se generalizează din setul de date de antrenament pentru a face predicții asupra datelor nevăzute. Cu cât modelul este expus la mai multe date de antrenament, cu atât poate învăța și generaliza mai bine. Prin urmare, dedicarea unei părți semnificative a procesului de evaluare formării asigură că modelul are o expunere suficientă la datele de instruire pentru o învățare eficientă.
Pe de altă parte, faza de evaluare joacă un rol crucial în evaluarea performanței modelului pe date nevăzute. Setul de date de evaluare, care este separat de setul de date de antrenament, servește ca proxy pentru scenariile din lumea reală. Ne permite să evaluăm cât de bine modelul își poate generaliza învățarea la cazuri noi și nevăzute. Evaluarea performanței modelului este esențială pentru a măsura acuratețea, precizia, reamintirea sau orice alte valori relevante, în funcție de domeniul specific al problemei.
Ponderea de 20% acordată evaluării asigură că modelul este testat riguros pe date nevăzute și oferă o evaluare realistă a capabilităților sale. Această fază de evaluare ajută la descoperirea oricăror probleme potențiale, cum ar fi supraadaptarea, subadaptarea sau părtinirea predicțiilor modelului. De asemenea, permite reglarea fină a hiperparametrilor și a arhitecturii modelului pentru a îmbunătăți performanța.
Pentru a ilustra acest concept, să luăm în considerare un exemplu practic. Să presupunem că antrenăm un model de învățare automată pentru a clasifica imaginile cu pisici și câini. În timpul fazei de antrenament, modelul învață să facă diferența între caracteristicile pisicilor și ale câinilor prin analizarea unui set mare de date de imagini etichetate. Cu cât modelul se poate antrena mai multe imagini, cu atât devine mai bine să facă distincția între cele două clase.
Odată ce antrenamentul este finalizat, modelul este evaluat folosind un set de date separat care conține imagini pe care nu le-a mai văzut niciodată. Această fază de evaluare testează capacitatea modelului de a-și generaliza învățarea și de a clasifica cu precizie imagini noi, nevăzute. Prin alocarea unei ponderi de 20% pentru evaluare, ne asigurăm că performanța modelului este evaluată temeinic pe date nevăzute, oferind o măsură fiabilă a eficacității acestuia.
Distribuția de 80% pondere la antrenament și 20% pondere la evaluare în învățarea automată este o alegere strategică care vizează optimizarea procesului de învățare, asigurând în același timp o evaluare precisă a performanței modelului. Dedicând o parte semnificativă a procesului de evaluare instruirii, acordăm prioritate capacității modelului de a învăța din date și de a captura modele complexe. Simultan, faza de evaluare testează riguros modelul pe date nevăzute, oferind o evaluare realistă a capacităţilor acestuia.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning