Розподіл 80% ваги на навчання та 20% ваги на оцінювання в контексті машинного навчання є стратегічним рішенням, яке ґрунтується на кількох факторах. Цей розподіл має на меті знайти баланс між оптимізацією процесу навчання та забезпеченням точної оцінки ефективності моделі. У цій відповіді ми заглибимося в причини такого вибору та дослідимо дидактичну цінність, яку він пропонує.
Щоб зрозуміти обґрунтування розподілу 80% навчання та 20% оцінювання, дуже важливо зрозуміти сім кроків машинного навчання. Ці кроки, які включають збір даних, підготовку даних, навчання моделі, оцінку моделі, налаштування моделі, розгортання моделі та моніторинг моделі, утворюють комплексну структуру для створення моделей машинного навчання.
Початковий крок, збір даних, передбачає збір відповідних даних для навчання моделі. Потім ці дані попередньо обробляються та готуються на етапі підготовки даних. Після того, як дані будуть готові, починається фаза навчання моделі, на якій модель піддається навчальному набору даних для вивчення шаблонів і зв’язків. Потім продуктивність моделі оцінюється за допомогою окремого набору даних на етапі оцінки моделі.
Рішення призначити 80% ваги навчанню та 20% ваги оцінюванню випливає з того факту, що навчання є первинною фазою, на якій модель навчається на основі даних. Під час навчання модель коригує свої внутрішні параметри, щоб мінімізувати різницю між прогнозованими виходами та фактичними виходами в навчальному наборі даних. Цей процес передбачає ітераційне оновлення параметрів моделі за допомогою алгоритмів оптимізації, таких як градієнтний спуск.
Призначаючи вищу вагу навчанню, ми віддаємо пріоритет здатності моделі навчатися на основі даних і фіксувати складні шаблони. На етапі навчання модель отримує свої знання та узагальнює навчальний набір даних, щоб робити прогнози на невидимих даних. Чим більше тренувальних даних піддається моделі, тим краще вона може вивчати та узагальнювати. Таким чином, виділення значної частини процесу оцінювання навчанню гарантує, що модель має достатній доступ до навчальних даних для ефективного навчання.
З іншого боку, фаза оцінки відіграє вирішальну роль в оцінці ефективності моделі на невидимих даних. Набір оціночних даних, який є окремим від набору навчальних даних, служить проксі для сценаріїв реального світу. Це дозволяє нам оцінити, наскільки добре модель може узагальнити своє навчання на нові та невидимі випадки. Оцінка ефективності моделі є важливою для вимірювання її точності, точності, запам’ятовування або будь-яких інших відповідних показників, залежно від конкретної проблемної області.
20% вага, наданий оцінці, гарантує, що модель ретельно перевірена на невидимих даних, і забезпечує реалістичну оцінку її можливостей. Ця фаза оцінювання допомагає виявити будь-які потенційні проблеми, як-от переобладнання, недообладнання або зміщення в прогнозах моделі. Це також дозволяє точно налаштовувати гіперпараметри та архітектуру моделі для підвищення продуктивності.
Щоб проілюструвати цю концепцію, розглянемо практичний приклад. Припустімо, ми навчаємо модель машинного навчання класифікувати зображення котів і собак. Під час фази навчання модель вчиться розрізняти риси котів і собак, аналізуючи великий набір даних позначених зображень. Чим більше зображень модель може тренуватися, тим краще вона розрізняє два класи.
Після завершення навчання модель оцінюється за допомогою окремого набору даних, який містить зображення, яких вона ніколи раніше не бачила. Ця фаза оцінювання перевіряє здатність моделі узагальнювати отримані знання та точно класифікувати нові, невидимі зображення. Виділяючи 20% ваги для оцінювання, ми гарантуємо, що продуктивність моделі ретельно оцінюється на невидимих даних, забезпечуючи надійний показник її ефективності.
Розподіл 80% ваги на навчання та 20% ваги на оцінку в машинному навчанні є стратегічним вибором, спрямованим на оптимізацію процесу навчання, забезпечуючи при цьому точну оцінку ефективності моделі. Присвячуючи значну частину процесу оцінювання навчанню, ми надаємо пріоритет здатності моделі навчатися на основі даних і фіксувати складні закономірності. Одночасно на етапі оцінки модель ретельно перевіряється на невидимих даних, надаючи реалістичну оцінку її можливостей.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning