Додељивање 80% тежине тренингу и 20% тежине евалуацији у контексту машинског учења је стратешка одлука заснована на неколико фактора. Ова дистрибуција има за циљ да успостави равнотежу између оптимизације процеса учења и обезбеђивања тачне евалуације перформанси модела. У овом одговору ћемо се позабавити разлозима иза овог избора и истражити дидактичку вредност коју нуди.
Да бисмо разумели разлоге за поделе од 80% обуке и 20% евалуације, кључно је разумети седам корака машинског учења. Ови кораци, који укључују прикупљање података, припрему података, обуку модела, евалуацију модела, подешавање модела, примену модела и праћење модела, чине свеобухватан оквир за изградњу модела машинског учења.
Почетни корак, прикупљање података, укључује прикупљање релевантних података за обуку модела. Ови подаци се затим претходно обрађују и припремају у фази припреме података. Када су подаци спремни, почиње фаза обуке модела, где је модел изложен скупу података за обуку да би научио обрасце и односе. Перформансе модела се затим процењују коришћењем засебног скупа података у фази евалуације модела.
Одлука да се 80% тежине додели тренингу и 20% тежине евалуацији произилази из чињенице да је тренинг примарна фаза у којој модел учи из података. Током обуке, модел прилагођава своје интерне параметре како би минимизирао разлику између својих предвиђених излаза и стварних излаза у скупу података за обуку. Овај процес укључује итеративно ажурирање параметара модела коришћењем алгоритама оптимизације као што је спуштање градијента.
Додељивањем веће тежине тренингу, дајемо приоритет способности модела да учи из података и ухвати сложене обрасце. Фаза обуке је у којој модел стиче своје знање и генерализује из скупа података за обуку да би направио предвиђања на основу невидљивих података. Што је модел изложен више података за обуку, то боље може да учи и генерализује. Стога, посвећивање значајног дела процеса евалуације обуци осигурава да модел има довољну изложеност подацима обуке за ефикасно учење.
Са друге стране, фаза евалуације игра кључну улогу у процени перформанси модела на невидљивим подацима. Скуп података за евалуацију, који је одвојен од скупа података за обуку, служи као проки за сценарије из стварног света. Омогућава нам да проценимо колико добро модел може да генерализује своје учење на нове и невидљиве случајеве. Процена перформанси модела је од суштинског значаја за мерење његове тачности, прецизности, памћења или било које друге релевантне метрике, у зависности од специфичног домена проблема.
Пондер од 20% који се даје евалуацији осигурава да је модел ригорозно тестиран на невидљивим подацима и пружа реалну процену његових могућности. Ова фаза евалуације помаже да се открију потенцијални проблеми као што су преоптерећење, недовољно опремање или пристрасност у предвиђањима модела. Такође омогућава фино подешавање хиперпараметара и архитектуре модела ради побољшања перформанси.
Да бисмо илустровали овај концепт, размотримо практичан пример. Претпоставимо да обучавамо модел машинског учења за класификацију слика мачака и паса. Током фазе обуке, модел учи да разликује карактеристике мачака и паса анализом великог скупа података означених слика. Што више слика модел може да тренира, то постаје бољи у разликовању између две класе.
Када се обука заврши, модел се оцењује коришћењем засебног скупа података који садржи слике које никада раније није видео. Ова фаза евалуације тестира способност модела да генерализује своје учење и прецизно класификује нове, невидљиве слике. Додељивањем 20% тежине евалуацији, обезбеђујемо да перформансе модела буду темељно процењене на невидљивим подацима, пружајући поуздану меру његове ефикасности.
Дистрибуција 80% тежине на тренинг и 20% тежине на евалуацију у машинском учењу је стратешки избор који има за циљ оптимизацију процеса учења уз обезбеђивање тачне процене перформанси модела. Посвећујући значајан део процеса евалуације обуци, ми дајемо приоритет способности модела да учи из података и ухвати сложене обрасце. Истовремено, фаза евалуације ригорозно тестира модел на невидљивим подацима, дајући реалну процену његових могућности.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг