Dodjela 80% težine treningu i 20% težine evaluaciji u kontekstu mašinskog učenja je strateška odluka zasnovana na nekoliko faktora. Ova distribucija ima za cilj da uspostavi ravnotežu između optimizacije procesa učenja i osiguravanja tačne evaluacije performansi modela. U ovom ćemo odgovoru proučiti razloge za ovaj izbor i istražiti didaktičku vrijednost koju nudi.
Da bismo razumjeli razloge za podjelu od 80% obuke i 20% evaluacije, ključno je razumjeti sedam koraka mašinskog 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 mašinskog učenja.
Početni korak, prikupljanje podataka, uključuje prikupljanje relevantnih podataka za obuku modela. Ovi podaci se zatim prethodno obrađuju i pripremaju u fazi pripreme podataka. Kada su podaci spremni, počinje faza obuke modela, gdje je model izložen skupu podataka za obuku kako bi naučio obrasce i odnose. Performanse modela se zatim procjenjuju korištenjem zasebnog skupa podataka u fazi evaluacije modela.
Odluka da se 80% težine dodijeli treningu i 20% težine evaluaciji proizlazi iz činjenice da je trening primarna faza u kojoj model uči iz podataka. Tokom obuke, model prilagođava svoje interne parametre kako bi minimizirao razliku između svojih predviđenih izlaza i stvarnih izlaza u skupu podataka za obuku. Ovaj proces uključuje iterativno ažuriranje parametara modela korištenjem algoritama optimizacije kao što je spuštanje gradijenta.
Dodjeljujući veću težinu treningu, dajemo prioritet sposobnosti modela da uči iz podataka i uhvati složene obrasce. Faza obuke je u kojoj model stiče svoje znanje i generalizira iz skupa podataka za obuku kako bi napravio predviđanja na osnovu nevidljivih podataka. Što je model izložen više podataka o obuci, to bolje može naučiti i generalizirati. Stoga, posvećivanje značajnog dijela procesa evaluacije obuci osigurava da model ima dovoljnu izloženost podacima obuke za efikasno učenje.
S druge strane, faza evaluacije igra ključnu ulogu u procjeni performansi modela na nevidljivim podacima. Skup podataka za evaluaciju, koji je odvojen od skupa podataka za obuku, služi kao proxy za scenarije iz stvarnog svijeta. Omogućava nam da procijenimo koliko dobro model može generalizirati svoje učenje na nove i nevidljive slučajeve. Procjena performansi modela je od suštinskog značaja za mjerenje njegove tačnosti, preciznosti, opoziva ili bilo koje druge relevantne metrike, ovisno o specifičnoj domeni problema.
Ponder od 20% koji se daje evaluaciji osigurava da se model rigorozno testira na nevidljivim podacima i daje realističnu procjenu njegovih mogućnosti. Ova faza evaluacije pomaže u otkrivanju bilo kakvih potencijalnih problema kao što su prevelika oprema, nedovoljna oprema ili pristranost u predviđanjima modela. Takođe omogućava fino podešavanje hiperparametara i arhitekture modela radi poboljšanja performansi.
Da bismo ilustrirali ovaj koncept, razmotrimo praktičan primjer. Pretpostavimo da obučavamo model mašinskog učenja za klasifikaciju slika mačaka i pasa. Tokom faze obuke, model uči da razlikuje karakteristike mačaka i pasa analizom velikog skupa podataka označenih slika. Što više slika model može trenirati, to postaje bolji u razlikovanju između dvije klase.
Kada se obuka završi, 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 precizno klasifikuje nove, nevidljive slike. Dodjeljujući 20% težine evaluaciji, osiguravamo da se performanse modela temeljno procjenjuju na nevidljivim podacima, pružajući pouzdanu mjeru njegove efikasnosti.
Raspodjela 80% težine na trening i 20% težine na evaluaciju u mašinskom učenju je strateški izbor usmjeren na optimizaciju procesa učenja uz osiguravanje tačne procjene performansi modela. Posvećujući značajan dio procesa evaluacije obuci, dajemo prioritet 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:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning