80% osakaalu määramine koolitusele ja 20% kaalumine masinõppe kontekstis hindamisele on strateegiline otsus, mis põhineb mitmel teguril. Selle jaotuse eesmärk on leida tasakaal õppeprotsessi optimeerimise ja mudeli toimivuse täpse hindamise tagamise vahel. Selles vastuses süveneme selle valiku põhjustesse ja uurime selle pakutavat didaktilist väärtust.
80% koolituse ja 20% hindamise jagamise põhjuste mõistmiseks on ülioluline mõista masinõppe seitset etappi. Need sammud, mis hõlmavad andmete kogumist, andmete ettevalmistamist, mudelikoolitust, mudeli hindamist, mudeli häälestamist, mudeli juurutamist ja mudeli jälgimist, moodustavad masinõppemudelite loomiseks tervikliku raamistiku.
Esialgne samm, andmete kogumine, hõlmab asjakohaste andmete kogumist mudeli koolitamiseks. Seejärel töödeldakse neid andmeid ette ja valmistatakse ette andmete ettevalmistamise etapis. Kui andmed on valmis, algab mudelitreeningu faas, kus mudel puutub kokku koolitusandmestikuga, et õppida mustreid ja seoseid. Seejärel hinnatakse mudeli toimivust, kasutades mudeli hindamise etapis eraldi andmekogumit.
Otsus eraldada treeningule 80% ja hindamisele 20% kaal tuleneb asjaolust, et treening on esmane faas, kus mudel andmetest õpib. Treeningu ajal kohandab mudel oma sisemisi parameetreid, et minimeerida erinevust selle ennustatud väljundite ja tegelike väljundite vahel koolitusandmestikus. See protsess hõlmab mudeli parameetrite iteratiivset värskendamist optimeerimisalgoritmide, näiteks gradiendi laskumise abil.
Määrates treeningule suurema kaalu, seame esikohale mudeli võime andmetest õppida ja keerulisi mustreid tabada. Koolitusfaas on see, kus mudel omandab oma teadmised ja üldistab koolitusandmestikust, et teha ennustusi nähtamatute andmete põhjal. Mida rohkem koolitusandmeid mudel kokku puutub, seda paremini saab see õppida ja üldistada. Seetõttu tagab olulise osa hindamisprotsessist koolitusele pühendamine, et mudelil on tõhusaks õppimiseks piisav kokkupuude koolitusandmetega.
Teisest küljest mängib hindamisfaas otsustavat rolli mudeli toimivuse hindamisel nähtamatutel andmetel. Hindamisandmestik, mis on koolitusandmestikust eraldiseisev, toimib reaalsete stsenaariumide puhverserverina. See võimaldab meil hinnata, kui hästi suudab mudel oma õppimist uutele ja nähtamatutele juhtumitele üldistada. Mudeli toimivuse hindamine on olenevalt konkreetsest probleemivaldkonnast oluline selle täpsuse, täpsuse, meeldetuletuse või muude asjakohaste mõõdikute mõõtmiseks.
Hindamisele antud 20% kaal tagab, et mudelit testitakse rangelt nähtamatute andmete põhjal ja annab selle võimetele realistliku hinnangu. See hindamisfaas aitab paljastada võimalikud probleemid, nagu mudeli ennustuste üle-, ala- või kallutatus. See võimaldab jõudluse parandamiseks ka hüperparameetrite ja mudeliarhitektuuri peenhäälestamist.
Selle kontseptsiooni illustreerimiseks vaatleme praktilist näidet. Oletame, et koolitame masinõppe mudelit kasside ja koerte kujutiste klassifitseerimiseks. Koolitusfaasis õpib mudel kasside ja koerte tunnuseid eristama, analüüsides suurt andmekogu märgistatud kujutisi. Mida rohkem pilte saab modell treenida, seda paremini suudab ta kahte klassi eristada.
Kui koolitus on lõppenud, hinnatakse mudelit eraldi andmestiku abil, mis sisaldab pilte, mida ta pole kunagi varem näinud. See hindamisfaas testib mudeli võimet üldistada oma õppimist ja klassifitseerida täpselt uusi, nähtamatuid pilte. Määrates hindamisele 20% kaalu, tagame, et mudeli toimivust hinnatakse põhjalikult nähtamatute andmete põhjal, mis annab usaldusväärse mõõdupuu selle tõhususe kohta.
Masinaõppes 80% kaalu jaotamine koolitusele ja 20% hindamisele on strateegiline valik, mille eesmärk on optimeerida õppeprotsessi, tagades samal ajal mudeli toimivuse täpse hindamise. Pühendades olulise osa hindamisprotsessist koolitusele, seame esikohale mudeli võime andmetest õppida ja keerulisi mustreid tabada. Samal ajal testib hindamisfaasis mudelit rangelt nähtamatute andmete põhjal, andes selle võimetele realistliku hinnangu.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning