Przypisanie 80% wagi do szkolenia i 20% do oceny w kontekście uczenia maszynowego jest decyzją strategiczną opartą na kilku czynnikach. Ta dystrybucja ma na celu znalezienie równowagi między optymalizacją procesu uczenia się a zapewnieniem dokładnej oceny wydajności modelu. W tej odpowiedzi zagłębimy się w przyczyny tego wyboru i zbadamy jego wartość dydaktyczną.
Aby zrozumieć uzasadnienie podziału na 80% szkolenia i 20% oceny, kluczowe jest zrozumienie siedmiu kroków uczenia maszynowego. Te kroki, które obejmują zbieranie danych, przygotowywanie danych, szkolenie modeli, ocenę modeli, dostrajanie modeli, wdrażanie modeli i monitorowanie modeli, tworzą kompleksową strukturę do tworzenia modeli uczenia maszynowego.
Początkowy krok, zbieranie danych, obejmuje zebranie odpowiednich danych w celu nauczenia modelu. Dane te są następnie wstępnie przetwarzane i przygotowywane w fazie przygotowania danych. Gdy dane są gotowe, rozpoczyna się faza szkolenia modelu, w której model jest narażony na zestaw danych szkoleniowych w celu poznania wzorców i relacji. Wydajność modelu jest następnie oceniana przy użyciu oddzielnego zestawu danych w fazie oceny modelu.
Decyzja o przydzieleniu 80% wagi do treningu i 20% do oceny wynika z faktu, że trening jest pierwszą fazą, w której model uczy się na podstawie danych. Podczas uczenia model dostosowuje swoje parametry wewnętrzne, aby zminimalizować różnicę między przewidywanymi wynikami a rzeczywistymi wynikami w zbiorze danych szkoleniowych. Proces ten obejmuje iteracyjne aktualizowanie parametrów modelu przy użyciu algorytmów optymalizacyjnych, takich jak opadanie gradientu.
Przypisując treningowi większą wagę, dajemy priorytet zdolności modelu do uczenia się na podstawie danych i wychwytywania złożonych wzorców. Faza szkolenia polega na tym, że model uzyskuje swoją wiedzę i uogólnia ze zbioru danych szkoleniowych, aby tworzyć prognozy na niewidocznych danych. Im więcej danych treningowych jest narażonych na model, tym lepiej może się uczyć i uogólniać. W związku z tym poświęcenie znacznej części procesu oceny na szkolenie gwarantuje, że model ma wystarczającą ekspozycję na dane szkoleniowe, aby skutecznie się uczyć.
Z drugiej strony faza oceny odgrywa kluczową rolę w ocenie wydajności modelu na niewidocznych danych. Zestaw danych oceny, który jest oddzielony od zestawu danych szkoleniowych, służy jako serwer proxy dla rzeczywistych scenariuszy. Pozwala nam ocenić, jak dobrze model może uogólnić swoją naukę na nowe i niewidoczne przypadki. Ocena wydajności modelu jest niezbędna do zmierzenia jego dokładności, precyzji, przypomnienia lub innych istotnych wskaźników, w zależności od konkretnej dziedziny problemu.
20% waga przyznana ocenie zapewnia, że model jest rygorystycznie testowany na niewidocznych danych i zapewnia realistyczną ocenę jego możliwości. Ta faza oceny pomaga odkryć wszelkie potencjalne problemy, takie jak nadmierne dopasowanie, niedopasowanie lub stronniczość w przewidywaniach modelu. Umożliwia także precyzyjne dostrajanie hiperparametrów i architektury modelu w celu poprawy wydajności.
Aby zilustrować tę koncepcję, rozważmy praktyczny przykład. Załóżmy, że trenujemy model uczenia maszynowego, aby klasyfikować obrazy kotów i psów. Podczas fazy szkoleniowej model uczy się rozróżniać cechy kotów i psów, analizując duży zestaw danych oznaczonych obrazów. Im więcej obrazów model może trenować, tym lepiej rozróżnia dwie klasy.
Po zakończeniu szkolenia model jest oceniany przy użyciu oddzielnego zestawu danych zawierającego obrazy, których nigdy wcześniej nie widział. Ta faza oceny sprawdza zdolność modelu do uogólnienia jego uczenia się i dokładnej klasyfikacji nowych, niewidzianych obrazów. Przydzielając 20% wagi do oceny, zapewniamy, że wydajność modelu jest dokładnie oceniana na niewidocznych danych, zapewniając wiarygodną miarę jego skuteczności.
Rozłożenie 80% wagi na szkolenie i 20% na ocenę w uczeniu maszynowym jest strategicznym wyborem mającym na celu optymalizację procesu uczenia przy jednoczesnym zapewnieniu dokładnej oceny wydajności modelu. Poświęcając znaczną część procesu oceny na szkolenie, priorytetowo traktujemy zdolność modelu do uczenia się na podstawie danych i wychwytywania złożonych wzorców. Jednocześnie faza oceny rygorystycznie testuje model na niewidocznych danych, zapewniając realistyczną ocenę jego możliwości.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning