Dodjeljivanje pondera od 80% obuci i 20% pondera ocjenjivanju u kontekstu strojnog učenja strateška je odluka koja se temelji na nekoliko čimbenika. Cilj ove distribucije je postići ravnotežu između optimizacije procesa učenja i osiguravanja točne procjene izvedbe modela. U ovom ćemo odgovoru proniknuti u razloge iza ovog izbora i istražiti didaktičku vrijednost koju nudi.
Da biste razumjeli obrazloženje podjele 80% obuke i 20% evaluacije, ključno je razumjeti sedam koraka strojnog učenja. Ovi koraci, koji uključuju prikupljanje podataka, pripremu podataka, obuku modela, evaluaciju modela, podešavanje modela, implementaciju modela i praćenje modela, čine sveobuhvatan okvir za izgradnju modela strojnog učenja.
Početni korak, prikupljanje podataka, uključuje prikupljanje relevantnih podataka za obuku modela. Ti se podaci zatim prethodno obrađuju i pripremaju u fazi pripreme podataka. Nakon što su podaci spremni, počinje faza obuke modela, gdje se model izlaže skupu podataka za obuku kako bi naučio obrasce i odnose. Izvedba modela se zatim procjenjuje pomoću zasebnog skupa podataka u fazi evaluacije modela.
Odluka da se 80% težine dodijeli obuci i 20% težine evaluaciji proizlazi iz činjenice da je obuka primarna faza u kojoj model uči iz podataka. Tijekom obuke, model prilagođava svoje unutarnje parametre kako bi smanjio razliku između svojih predviđenih izlaza i stvarnih izlaza u skupu podataka za obuku. Ovaj proces uključuje iterativno ažuriranje parametara modela korištenjem optimizacijskih algoritama kao što je gradijentni spuštanje.
Dodjeljivanjem veće težine treningu, dajemo prioritet sposobnosti modela da uči iz podataka i uhvati složene obrasce. Faza obuke je mjesto gdje model stječe svoje znanje i generalizira iz skupa podataka za obuku kako bi napravio predviđanja na nevidljivim podacima. Što je više podataka o obuci kojima je model izložen, to bolje može učiti i generalizirati. Stoga, posvećivanje značajnog dijela procesa evaluacije obuci osigurava da je model dovoljno izložen podacima o obuci za učinkovito učenje.
S druge strane, faza evaluacije igra ključnu ulogu u procjeni izvedbe modela na nevidljivim podacima. Skup podataka o evaluaciji, koji je odvojen od skupa podataka za obuku, služi kao zamjena za scenarije iz stvarnog svijeta. Omogućuje nam da procijenimo koliko dobro model može generalizirati svoje učenje na nove i neviđene instance. Procjena izvedbe modela ključna je za mjerenje njegove točnosti, preciznosti, prisjećanja ili bilo koje druge relevantne metrike, ovisno o domeni specifičnog problema.
Ponder od 20% koji se daje evaluaciji osigurava da je model rigorozno testiran na nevidljivim podacima i daje realnu procjenu njegovih mogućnosti. Ova faza evaluacije pomaže u otkrivanju svih potencijalnih problema kao što su pretjerano uklapanje, nedovoljno uklapanje ili pristranost u predviđanjima modela. Također omogućuje fino podešavanje hiperparametara i arhitekture modela za poboljšanje performansi.
Kako bismo ilustrirali ovaj koncept, razmotrimo praktični primjer. Pretpostavimo da treniramo model strojnog učenja za klasificiranje slika mačaka i pasa. Tijekom faze obuke, model uči razlikovati značajke mačaka i pasa analizom velikog skupa podataka označenih slika. Što više slika model može vježbati, to postaje bolji u razlikovanju dviju klasa.
Nakon završetka obuke, model se procjenjuje korištenjem zasebnog skupa podataka koji sadrži slike koje nikada prije nije vidio. Ova faza evaluacije testira sposobnost modela da generalizira svoje učenje i točno klasificira nove, neviđene slike. Dodjeljujući 20% pondera evaluaciji, osiguravamo da se izvedba modela temeljito procijeni na nevidljivim podacima, pružajući pouzdanu mjeru njegove učinkovitosti.
Raspodjela 80% pondera na obuku i 20% pondera na evaluaciju u strojnom učenju strateški je izbor usmjeren na optimizaciju procesa učenja uz osiguranje točne procjene izvedbe modela. Posvećujući značajan dio procesa evaluacije obuci, prioritet dajemo sposobnosti modela da uči iz podataka i uhvati složene obrasce. Istovremeno, faza evaluacije rigorozno testira model na nevidljivim podacima, dajući realnu procjenu njegovih mogućnosti.
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