Размеркаванне 80 % вагі на навучанне і 20 % на ацэнку ў кантэксце машыннага навучання з'яўляецца стратэгічным рашэннем, заснаваным на некалькіх фактарах. Гэта размеркаванне накіравана на пошук балансу паміж аптымізацыяй працэсу навучання і забеспячэннем дакладнай ацэнкі прадукцыйнасці мадэлі. У гэтым адказе мы паглыбімся ў прычыны гэтага выбару і вывучым дыдактычную каштоўнасць, якую ён прапануе.
Каб зразумець прычыну падзелу 80 % навучання і 20 % ацэнкі, вельмі важна разумець сем этапаў машыннага навучання. Гэтыя этапы, якія ўключаюць у сябе збор даных, падрыхтоўку даных, навучанне мадэлі, ацэнку мадэлі, настройку мадэлі, разгортванне мадэлі і маніторынг мадэлі, утвараюць поўную структуру для стварэння мадэляў машыннага навучання.
Пачатковы этап, збор даных, уключае ў сябе збор адпаведных даных для навучання мадэлі. Гэтыя даныя затым апрацоўваюцца і падрыхтоўваюцца на этапе падрыхтоўкі даных. Пасля таго, як даныя будуць гатовыя, пачынаецца фаза навучання мадэлі, дзе мадэль падвяргаецца навучальнаму набору даных, каб даведацца шаблоны і адносіны. Затым прадукцыйнасць мадэлі ацэньваецца з дапамогай асобнага набору даных на этапе ацэнкі мадэлі.
Рашэнне прызначыць 80 % вагі навучанню і 20 % вагі ацэнцы вынікае з таго факту, што навучанне з'яўляецца асноўнай фазай, на якой мадэль вывучае даныя. Падчас навучання мадэль карэктуе свае ўнутраныя параметры, каб мінімізаваць розніцу паміж прагназуемымі вынікамі і фактычнымі вынікамі ў навучальным наборы дадзеных. Гэты працэс уключае ітэрацыйнае абнаўленне параметраў мадэлі з выкарыстаннем такіх алгарытмаў аптымізацыі, як градыентны спуск.
Прызначаючы навучанню больш высокі вагавы ўзровень, мы аддаем прыярытэт здольнасці мадэлі вучыцца на дадзеных і фіксаваць складаныя заканамернасці. На этапе навучання мадэль набывае свае веды і абагульняе навучальны набор даных, каб рабіць прагнозы на нябачных даных. Чым больш вучэбных дадзеных падвяргаецца мадэлі, тым лепш яна можа вучыцца і абагульняць. Такім чынам, прысвячэнне значнай часткі працэсу ацэнкі навучанню гарантуе, што мадэль мае дастатковы доступ да дадзеных навучання для эфектыўнага навучання.
З іншага боку, фаза ацэнкі гуляе вырашальную ролю ў ацэнцы прадукцыйнасці мадэлі на нябачных дадзеных. Набор ацэначных даных, які аддзяляецца ад набору навучальных даных, служыць проксі для рэальных сцэнарыяў. Гэта дазваляе нам ацаніць, наколькі добра мадэль можа абагульніць сваё навучанне на новыя і нябачаныя выпадкі. Ацэнка прадукцыйнасці мадэлі важная для вымярэння яе дакладнасці, дакладнасці, запамінальнасці або любых іншых адпаведных паказчыкаў у залежнасці ад канкрэтнай праблемнай вобласці.
Узважванне 20 %, якое прызначаецца для ацэнкі, гарантуе строгае тэставанне мадэлі на нябачных дадзеных і рэалістычную ацэнку яе магчымасцей. Гэты этап ацэнкі дапамагае выявіць любыя патэнцыйныя праблемы, такія як пераабсталяванне, недастатковае абсталяванне або зрушэнне ў прагнозах мадэлі. Ён таксама дазваляе тонка наладжваць гіперпараметры і архітэктуру мадэлі для павышэння прадукцыйнасці.
Каб праілюстраваць гэтую канцэпцыю, давайце разгледзім практычны прыклад. Выкажам здагадку, што мы навучаем мадэль машыннага навучання класіфікаваць выявы катоў і сабак. На этапе навучання мадэль вучыцца адрозніваць рысы катоў і сабак, аналізуючы вялікі набор даных пазначаных малюнкаў. Чым больш малюнкаў мадэль можа трэніравацца, тым лепш яна адрознівае два класы.
Пасля завяршэння навучання мадэль ацэньваецца з дапамогай асобнага набору даных, які змяшчае выявы, якіх яна ніколі раней не бачыла. На гэтым этапе ацэнкі правяраецца здольнасць мадэлі абагульняць навучанне і дакладна класіфікаваць новыя нябачаныя выявы. Размяркоўваючы 20% вагі для ацэнкі, мы гарантуем, што прадукцыйнасць мадэлі будзе старанна ацэнена на непраглядных дадзеных, забяспечваючы надзейную меру яе эфектыўнасці.
Размеркаванне 80% вагі на навучанне і 20% вагі на ацэнку ў машынным навучанні з'яўляецца стратэгічным выбарам, накіраваным на аптымізацыю працэсу навучання, забяспечваючы пры гэтым дакладную ацэнку прадукцыйнасці мадэлі. Прысвячаючы значную частку працэсу ацэнкі навучанню, мы аддаем прыярытэт здольнасці мадэлі вучыцца на дадзеных і фіксаваць складаныя заканамернасці. Адначасова на этапе ацэнкі мадэль старанна правяраецца на нябачных дадзеных, забяспечваючы рэалістычную ацэнку яе магчымасцей.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning