Peruntukan 80% wajaran untuk latihan dan 20% wajaran untuk menilai dalam konteks pembelajaran mesin adalah keputusan strategik berdasarkan beberapa faktor. Pengagihan ini bertujuan untuk mencapai keseimbangan antara mengoptimumkan proses pembelajaran dan memastikan penilaian yang tepat terhadap prestasi model. Dalam respons ini, kami akan menyelidiki sebab di sebalik pilihan ini dan meneroka nilai didaktik yang ditawarkannya.
Untuk memahami rasional di sebalik 80% latihan dan 20% pembahagian penilaian, adalah penting untuk memahami tujuh langkah pembelajaran mesin. Langkah-langkah ini, termasuk pengumpulan data, penyediaan data, latihan model, penilaian model, penalaan model, penggunaan model dan pemantauan model, membentuk rangka kerja komprehensif untuk membina model pembelajaran mesin.
Langkah awal, pengumpulan data, melibatkan pengumpulan data yang relevan untuk melatih model. Data ini kemudiannya dipraproses dan disediakan dalam fasa penyediaan data. Setelah data sedia, fasa latihan model bermula, di mana model didedahkan kepada set data latihan untuk mempelajari corak dan perhubungan. Prestasi model kemudian dinilai menggunakan set data berasingan dalam fasa penilaian model.
Keputusan untuk memperuntukkan 80% wajaran kepada latihan dan 20% wajaran kepada penilaian berpunca daripada fakta bahawa latihan adalah fasa utama di mana model belajar daripada data. Semasa latihan, model melaraskan parameter dalamannya untuk meminimumkan perbezaan antara output yang diramalkan dan output sebenar dalam set data latihan. Proses ini melibatkan pengemaskinian berulang parameter model menggunakan algoritma pengoptimuman seperti keturunan kecerunan.
Dengan memberikan wajaran yang lebih tinggi kepada latihan, kami mengutamakan keupayaan model untuk belajar daripada data dan menangkap corak yang kompleks. Fasa latihan ialah di mana model memperoleh pengetahuannya dan membuat generalisasi daripada set data latihan untuk membuat ramalan pada data yang tidak kelihatan. Lebih banyak data latihan terdedah kepada model, lebih baik ia boleh belajar dan generalisasi. Oleh itu, mendedikasikan sebahagian besar proses penilaian kepada latihan memastikan model mempunyai pendedahan yang mencukupi kepada data latihan untuk pembelajaran yang berkesan.
Sebaliknya, fasa penilaian memainkan peranan penting dalam menilai prestasi model pada data yang tidak kelihatan. Set data penilaian, yang berasingan daripada set data latihan, berfungsi sebagai proksi untuk senario dunia sebenar. Ia membolehkan kami mengukur sejauh mana model boleh membuat generalisasi pembelajarannya kepada kejadian baharu dan tidak kelihatan. Menilai prestasi model adalah penting untuk mengukur ketepatan, ketepatan, ingatan semula atau sebarang metrik lain yang berkaitan, bergantung pada domain masalah tertentu.
Wajaran 20% yang diberikan kepada penilaian memastikan model itu diuji dengan teliti pada data yang tidak kelihatan dan memberikan penilaian yang realistik terhadap keupayaannya. Fasa penilaian ini membantu mendedahkan sebarang isu yang berpotensi seperti terlalu pasang, kurang kemas atau berat sebelah dalam ramalan model. Ia juga membolehkan penalaan halus hiperparameter dan seni bina model untuk meningkatkan prestasi.
Untuk menggambarkan konsep ini, mari kita pertimbangkan contoh praktikal. Katakan kita sedang melatih model pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan imej kucing dan anjing. Semasa fasa latihan, model belajar membezakan antara ciri kucing dan anjing dengan menganalisis set data besar imej berlabel. Lebih banyak imej model boleh melatih, lebih baik ia membezakan antara kedua-dua kelas.
Setelah latihan selesai, model dinilai menggunakan set data berasingan yang mengandungi imej yang tidak pernah dilihat sebelum ini. Fasa penilaian ini menguji keupayaan model untuk menyamaratakan pembelajarannya dan mengelaskan imej baharu yang tidak kelihatan dengan tepat. Dengan memperuntukkan 20% wajaran kepada penilaian, kami memastikan bahawa prestasi model dinilai secara menyeluruh pada data yang tidak kelihatan, memberikan ukuran yang boleh dipercayai tentang keberkesanannya.
Pengagihan 80% wajaran kepada latihan dan 20% wajaran kepada penilaian dalam pembelajaran mesin ialah pilihan strategik yang bertujuan untuk mengoptimumkan proses pembelajaran sambil memastikan penilaian yang tepat terhadap prestasi model. Dengan mendedikasikan sebahagian besar proses penilaian kepada latihan, kami mengutamakan keupayaan model untuk belajar daripada data dan menangkap corak yang kompleks. Pada masa yang sama, fasa penilaian menguji model dengan teliti pada data yang tidak kelihatan, memberikan penilaian yang realistik terhadap keupayaannya.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML