Koneoppimisen yhteydessä 80 % painotuksen jakaminen koulutukselle ja 20 % arvioinnille on useisiin tekijöihin perustuva strateginen päätös. Tämän jakelun tavoitteena on löytää tasapaino oppimisprosessin optimoinnin ja mallin suorituskyvyn tarkan arvioinnin varmistamisen välillä. Tässä vastauksessa perehdymme tämän valinnan taustalla oleviin syihin ja tutkimme sen tarjoamaa didaktista arvoa.
Jotta ymmärrät 80 %:n koulutuksen ja 20 %:n arvioinnin jaon taustalla olevat syyt, on ratkaisevan tärkeää ymmärtää koneoppimisen seitsemän vaihetta. Nämä vaiheet, joihin kuuluvat tiedonkeruu, tietojen valmistelu, mallin koulutus, mallin arviointi, mallin viritys, mallin käyttöönotto ja mallin valvonta, muodostavat kattavan kehyksen koneoppimismallien rakentamiselle.
Ensimmäinen vaihe, tiedonkeruu, sisältää asiaankuuluvien tietojen keräämisen mallin kouluttamiseksi. Nämä tiedot esikäsitellään ja valmistetaan tietojen valmisteluvaiheessa. Kun tiedot ovat valmiit, alkaa mallin koulutusvaihe, jossa malli altistetaan harjoitustietojoukolle kuvioiden ja suhteiden oppimiseksi. Mallin suorituskykyä arvioidaan sitten erillisen tietojoukon avulla mallin arviointivaiheessa.
Päätös kohdistaa 80 % painoarvoa harjoitteluun ja 20 % arviointiin johtuu siitä, että harjoittelu on ensisijainen vaihe, jossa malli oppii tiedoista. Harjoittelun aikana malli säätää sisäisiä parametrejaan minimoimaan eron ennustettujen lähtöjen ja opetustietojoukon todellisten lähtöjen välillä. Tämä prosessi sisältää mallin parametrien iteratiivisen päivityksen käyttämällä optimointialgoritmeja, kuten gradienttilaskua.
Määrittämällä harjoitukselle suuremman painoarvon asetamme etusijalle mallin kyvyn oppia tiedoista ja kaapata monimutkaisia malleja. Koulutusvaiheessa malli hankkii tietonsa ja yleistää harjoitustietojoukosta tehdäkseen ennusteita näkymättömästä tiedosta. Mitä enemmän harjoitusdataa malli altistuu, sitä paremmin se voi oppia ja yleistää. Siksi, kun merkittävä osa arviointiprosessista omistetaan koulutukselle, varmistetaan, että malli on riittävästi altistunut koulutusdatalle tehokkaan oppimisen kannalta.
Toisaalta arviointivaiheella on ratkaiseva rooli arvioitaessa mallin suorituskykyä näkymättömällä datalla. Arviointitietojoukko, joka on erillinen harjoitustietojoukosta, toimii välityspalvelimena tosielämän skenaarioille. Sen avulla voimme arvioida, kuinka hyvin malli voi yleistää oppimisensa uusiin ja näkymättömiin tapauksiin. Mallin suorituskyvyn arvioiminen on välttämätöntä sen tarkkuuden, tarkkuuden, muistamisen tai muiden asiaankuuluvien mittareiden mittaamiseksi, riippuen tietystä ongelmaalueesta.
Arvioinnille annettu 20 %:n painotus varmistaa, että mallia testataan tarkasti ennennäkemättömällä tiedolla ja se antaa realistisen arvion sen kyvyistä. Tämä arviointivaihe auttaa paljastamaan mahdolliset ongelmat, kuten yli-, alisovitus tai harha mallin ennusteissa. Se mahdollistaa myös hyperparametrien ja malliarkkitehtuurin hienosäädön suorituskyvyn parantamiseksi.
Tämän käsitteen havainnollistamiseksi tarkastellaan käytännön esimerkkiä. Oletetaan, että koulutamme koneoppimismallia kissojen ja koirien kuvien luokitteluun. Koulutusvaiheessa malli oppii erottamaan kissojen ja koirien piirteet analysoimalla suurta datasarjaa merkittyjä kuvia. Mitä enemmän kuvia malli voi harjoitella, sitä paremmin se erottaa nämä kaksi luokkaa.
Kun koulutus on suoritettu, mallia arvioidaan erillisellä tietojoukolla, joka sisältää kuvia, joita se ei ole koskaan nähnyt. Tämä arviointivaihe testaa mallin kykyä yleistää oppimistaan ja luokitella tarkasti uusia, näkymättömiä kuvia. Annamme arvioinnille 20 %:n painoarvon varmistamme, että mallin suorituskyky arvioidaan perusteellisesti näkymättömien tietojen perusteella, mikä tarjoaa luotettavan mittarin sen tehokkuudesta.
Koneoppimisen painotuksen jakaminen 80 % koulutukseen ja 20 % arviointiin on strateginen valinta, jonka tavoitteena on optimoida oppimisprosessi ja varmistaa samalla mallin suorituskyvyn tarkka arviointi. Kun omistamme merkittävän osan arviointiprosessista koulutukseen, asetamme etusijalle mallin kyvyn oppia tiedoista ja kaapata monimutkaisia malleja. Samanaikaisesti arviointivaihe testaa mallia tarkasti näkymättömällä tiedolla ja antaa realistisen arvion sen kyvyistä.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä