Veličina serije, epoha i veličina skupa podataka doista su ključni aspekti u strojnom učenju i obično se nazivaju hiperparametrima. Da bismo razumjeli ovaj koncept, zaronimo u svaki pojam pojedinačno.
Veličina serije:
Veličina serije je hiperparametar koji definira broj obrađenih uzoraka prije ažuriranja težine modela tijekom obuke. Ima značajnu ulogu u određivanju brzine i stabilnosti procesa učenja. Manja veličina serije omogućuje više ažuriranja težina modela, što dovodi do brže konvergencije. Međutim, to također može unijeti buku u proces učenja. S druge strane, veća veličina serije pruža stabilniju procjenu gradijenta, ali može usporiti proces obuke.
Na primjer, u stohastičkom gradijentnom spuštanju (SGD), veličina serije od 1 poznata je kao čisti SGD, gdje model ažurira svoje težine nakon obrade svakog pojedinačnog uzorka. Suprotno tome, veličina serije jednaka veličini skupa podataka za obuku poznata je kao silazak gradijenta serije, gdje model ažurira svoje težine jednom po epohi.
Epoha:
Epoha je još jedan hiperparametar koji definira koliko puta se cijeli skup podataka propušta naprijed i natrag kroz neuronsku mrežu tijekom obuke. Uvježbavanje modela za više epoha omogućuje mu učenje složenih obrazaca u podacima iterativnim prilagođavanjem njegovih težina. Međutim, obuka za previše epoha može dovesti do prekomjernog opremanja, gdje model dobro funkcionira na podacima o obuci, ali ne uspijeva generalizirati na nevidljive podatke.
Na primjer, ako se skup podataka sastoji od 1,000 uzoraka, a model je uvježban za 10 epoha, to znači da je model vidio cijeli skup podataka 10 puta tijekom procesa uvježbavanja.
Veličina skupa podataka:
Veličina skupa podataka odnosi se na broj uzoraka dostupnih za obuku modela strojnog učenja. To je kritični faktor koji izravno utječe na izvedbu modela i sposobnost generalizacije. Veća veličina skupa podataka često dovodi do boljih performansi modela jer pruža više različitih primjera iz kojih model može učiti. Međutim, rad s velikim skupovima podataka također može povećati računalne resurse i vrijeme potrebno za obuku.
U praksi je bitno postići ravnotežu između veličine skupa podataka i složenosti modela kako bi se spriječilo prekomjerno ili nedovoljno uklapanje. Tehnike kao što su povećanje i regulacija podataka mogu se koristiti kako bi se maksimalno iskoristili ograničeni skupovi podataka.
Veličina serije, epoha i veličina skupa podataka hiperparametri su u strojnom učenju koji značajno utječu na proces obuke i konačnu izvedbu modela. Razumijevanje kako učinkovito prilagoditi te hiperparametre ključno je za izgradnju robusnih i točnih modela strojnog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning