Přidělení 80% váhy tréninku a 20% váhy hodnocení v kontextu strojového učení je strategické rozhodnutí založené na několika faktorech. Cílem této distribuce je dosáhnout rovnováhy mezi optimalizací procesu učení a zajištěním přesného vyhodnocení výkonu modelu. V této odpovědi se ponoříme do důvodů této volby a prozkoumáme didaktickou hodnotu, kterou nabízí.
Abychom pochopili zdůvodnění rozdělení 80 % školení a 20 % hodnocení, je zásadní pochopit sedm kroků strojového učení. Tyto kroky, které zahrnují sběr dat, přípravu dat, trénování modelu, vyhodnocení modelu, ladění modelu, nasazení modelu a monitorování modelu, tvoří komplexní rámec pro vytváření modelů strojového učení.
Počáteční krok, sběr dat, zahrnuje sběr relevantních dat pro trénování modelu. Tato data jsou následně předzpracována a připravena ve fázi přípravy dat. Jakmile jsou data připravena, začíná fáze trénování modelu, kde je model vystaven trénovací datové sadě, aby se naučil vzorce a vztahy. Výkon modelu je poté vyhodnocen pomocí samostatné datové sady ve fázi vyhodnocení modelu.
Rozhodnutí přidělit 80% váhu tréninku a 20% váhu hodnocení vychází ze skutečnosti, že trénink je primární fází, kde se model učí z dat. Během trénování model upravuje své vnitřní parametry tak, aby minimalizoval rozdíl mezi jeho předpokládanými výstupy a skutečnými výstupy v trénovací datové sadě. Tento proces zahrnuje iterativní aktualizaci parametrů modelu pomocí optimalizačních algoritmů, jako je gradientní klesání.
Tím, že tréninku přiřadíme vyšší váhu, upřednostňujeme schopnost modelu učit se z dat a zachytit složité vzorce. Tréninková fáze je místo, kde model získává své znalosti a zobecňuje z trénovací datové sady, aby mohl předpovídat neviditelná data. Čím více trénovacích dat je model vystaven, tím lépe se může učit a zobecňovat. Věnování významné části procesu hodnocení tréninku proto zajišťuje, že model bude dostatečně vystaven trénovacím datům pro efektivní učení.
Na druhou stranu fáze hodnocení hraje zásadní roli při posuzování výkonnosti modelu na neviditelných datech. Hodnotící datová sada, která je oddělená od tréninkové datové sady, slouží jako proxy pro scénáře reálného světa. Umožňuje nám změřit, jak dobře model dokáže zobecnit své učení na nové a neviditelné případy. Vyhodnocení výkonu modelu je zásadní pro měření jeho přesnosti, preciznosti, zapamatovatelnosti nebo jiných relevantních metrik v závislosti na konkrétní doméně problému.
20% váha přidělená hodnocení zajišťuje, že model je přísně testován na neviditelných datech a poskytuje realistické posouzení jeho schopností. Tato vyhodnocovací fáze pomáhá odhalit případné problémy, jako je nadměrné vybavení, nedostatečné vybavení nebo zkreslení předpovědí modelu. Umožňuje také jemné ladění hyperparametrů a architektury modelu pro zlepšení výkonu.
Pro ilustraci tohoto konceptu uveďme praktický příklad. Předpokládejme, že trénujeme model strojového učení pro klasifikaci obrázků koček a psů. Během tréninkové fáze se model učí rozlišovat mezi rysy koček a psů analýzou velkého souboru dat označených obrázků. Čím více obrázků může model trénovat, tím lépe rozlišuje mezi těmito dvěma třídami.
Po dokončení školení je model vyhodnocen pomocí samostatné datové sady, která obsahuje obrázky, které nikdy předtím neviděl. Tato fáze hodnocení testuje schopnost modelu zobecnit své učení a přesně klasifikovat nové, neviditelné obrázky. Přidělením 20% váhy hodnocení zajišťujeme, že výkon modelu je důkladně hodnocen na neviditelných datech, což poskytuje spolehlivé měřítko jeho účinnosti.
Rozdělení 80% váhy na trénink a 20% váhy na hodnocení ve strojovém učení je strategická volba zaměřená na optimalizaci procesu učení a zároveň zajištění přesného hodnocení výkonu modelu. Tím, že značnou část procesu hodnocení věnujeme školení, upřednostňujeme schopnost modelu učit se z dat a zachytit složité vzorce. Současně se ve fázi vyhodnocování model důsledně testuje na neviditelných datech, což poskytuje realistické posouzení jeho schopností.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning