Разпределението на 80% тежест за обучение и 20% тежест за оценяване в контекста на машинното обучение е стратегическо решение, основано на няколко фактора. Това разпределение има за цел да постигне баланс между оптимизиране на учебния процес и осигуряване на точна оценка на ефективността на модела. В този отговор ще разгледаме причините зад този избор и ще проучим дидактическата стойност, която предлага.
За да разберете обосновката зад разделянето на 80% обучение и 20% оценка, е изключително важно да разберете седемте стъпки на машинното обучение. Тези стъпки, които включват събиране на данни, подготовка на данни, обучение на модела, оценка на модела, настройка на модела, внедряване на модела и мониторинг на модела, формират цялостна рамка за изграждане на модели за машинно обучение.
Първоначалната стъпка, събирането на данни, включва събиране на подходящи данни за обучение на модела. След това тези данни се обработват предварително и се подготвят във фазата на подготовка на данните. След като данните са готови, започва фазата на обучение на модела, където моделът е изложен на набора от данни за обучение, за да научи модели и връзки. След това ефективността на модела се оценява с помощта на отделен набор от данни във фазата на оценка на модела.
Решението да се разпределят 80% тежест за обучение и 20% тежест за оценка произтича от факта, че обучението е основната фаза, в която моделът се учи от данните. По време на обучението моделът коригира вътрешните си параметри, за да сведе до минимум разликата между своите прогнозирани изходи и действителните изходи в набора от данни за обучение. Този процес включва итеративно актуализиране на параметрите на модела с помощта на оптимизационни алгоритми като градиентно спускане.
Като присвояваме по-високо тегло на обучението, ние даваме приоритет на способността на модела да се учи от данните и да улавя сложни модели. Фазата на обучение е мястото, където моделът придобива своите знания и обобщава от набора от данни за обучение, за да прави прогнози за невиждани данни. На колкото повече тренировъчни данни е изложен моделът, толкова по-добре може да учи и обобщава. Следователно, посвещаването на значителна част от процеса на оценка на обучение гарантира, че моделът има достатъчно излагане на данните за обучение за ефективно обучение.
От друга страна, фазата на оценка играе решаваща роля при оценката на ефективността на модела върху невидяни данни. Наборът от данни за оценка, който е отделен от набора от данни за обучение, служи като прокси за сценарии от реалния свят. Това ни позволява да преценим колко добре моделът може да обобщи обучението си към нови и невиждани случаи. Оценяването на производителността на модела е от съществено значение за измерване на неговата точност, прецизност, припомняне или всякакви други подходящи показатели, в зависимост от конкретния проблемен домейн.
Теглото от 20%, дадено на оценката, гарантира, че моделът е строго тестван върху невиждани данни и предоставя реалистична оценка на неговите възможности. Тази фаза на оценка помага да се разкрият всички потенциални проблеми, като пренастройване, недостатъчно напасване или отклонение в прогнозите на модела. Той също така позволява фина настройка на хиперпараметрите и архитектурата на модела за подобряване на производителността.
За да илюстрираме тази концепция, нека разгледаме практически пример. Да предположим, че обучаваме модел за машинно обучение да класифицира изображения на котки и кучета. По време на фазата на обучение моделът се научава да прави разлика между характеристиките на котките и кучетата, като анализира голям набор от данни от етикетирани изображения. На колкото повече изображения може да тренира моделът, толкова по-добър става в разграничаването на двата класа.
След като обучението приключи, моделът се оценява с помощта на отделен набор от данни, който съдържа изображения, които никога не е виждал преди. Тази фаза на оценка тества способността на модела да обобщава своето обучение и да класифицира точно нови, невиждани изображения. Като разпределяме 20% тежест за оценката, ние гарантираме, че ефективността на модела е щателно оценена върху невиждани данни, осигурявайки надеждна мярка за неговата ефективност.
Разпределението на 80% тежест за обучение и 20% тежест за оценка в машинното обучение е стратегически избор, насочен към оптимизиране на процеса на обучение, като същевременно се гарантира точна оценка на ефективността на модела. Като посвещаваме значителна част от процеса на оценка на обучение, ние даваме приоритет на способността на модела да се учи от данните и да улавя сложни модели. Едновременно с това, фазата на оценка стриктно тества модела върху невидими данни, предоставяйки реалистична оценка на неговите възможности.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning