Величина серије, епоха и величина скупа података су заиста кључни аспекти машинског учења и обично се називају хиперпараметрима. Да бисмо разумели овај концепт, хајде да се удубимо у сваки термин појединачно.
Величина серије:
Величина серије је хиперпараметар који дефинише број обрађених узорака пре него што се тежине модела ажурирају током тренинга. Она игра значајну улогу у одређивању брзине и стабилности процеса учења. Мања величина серије омогућава више ажурирања тежина модела, што доводи до брже конвергенције. Међутим, ово такође може да унесе буку у процес учења. С друге стране, већа величина серије обезбеђује стабилнију процену градијента, али може успорити процес обуке.
На пример, у стохастичком градијентном спуштању (СГД), величина серије од 1 позната је као чисти СГД, где модел ажурира своје тежине након обраде сваког појединачног узорка. Супротно томе, величина серије једнака величини скупа података за обуку позната је као спуштање групног градијента, где модел ажурира своје тежине једном по епохи.
Епоха:
Епоха је још један хиперпараметар који дефинише колико пута се цео скуп података прослеђује напред и назад кроз неуронску мрежу током тренинга. Обука модела за више епоха омогућава му да научи сложене обрасце у подацима итеративно прилагођавајући његове тежине. Међутим, обука за превише епоха може довести до прекомерног прилагођавања, где се модел добро понаша на подацима обуке, али не успева да генерализује на невидљиве податке.
На пример, ако се скуп података састоји од 1,000 узорака и модел је обучен за 10 епоха, то значи да је модел видео цео скуп података 10 пута током процеса обуке.
Величина скупа података:
Величина скупа података се односи на број доступних узорака за обуку модела машинског учења. То је критични фактор који директно утиче на перформансе модела и способност генерализације. Већа величина скупа података често доводи до бољих перформанси модела јер пружа разноврсније примере из којих модел може да учи. Међутим, рад са великим скуповима података такође може повећати рачунарске ресурсе и време потребно за обуку.
У пракси је од суштинског значаја да се успостави равнотежа између величине скупа података и сложености модела како би се спречило претерано или недовољно уклапање. Технике као што су повећање и регуларизација података могу се користити да би се максимално искористили ограничени скупови података.
Величина серије, епоха и величина скупа података су хиперпараметри у машинском учењу који значајно утичу на процес обуке и коначне перформансе модела. Разумевање како ефикасно прилагодити ове хиперпараметре је кључно за изградњу робусних и тачних модела машинског учења.
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