La asigno de 80% pezo al trejnado kaj 20% pezo al taksado en la kunteksto de maŝinlernado estas strategia decido bazita sur pluraj faktoroj. Ĉi tiu distribuo celas atingi ekvilibron inter optimumigado de la lernado kaj certigado de preciza taksado de la agado de la modelo. En ĉi tiu respondo, ni enprofundiĝos en la kialojn malantaŭ ĉi tiu elekto kaj esploros la didaktikan valoron kiun ĝi proponas.
Por kompreni la raciaĵon malantaŭ la 80% trejnado kaj 20% taksa disigo, estas grave kompreni la sep paŝojn de maŝina lernado. Ĉi tiuj paŝoj, kiuj inkluzivas datumkolektadon, datumpreparon, modeltrejnadon, modelan taksadon, modelan agordon, modeldeplojon kaj modelan monitoradon, formas ampleksan kadron por konstrui maŝinlernajn modelojn.
La komenca paŝo, datumkolektado, implikas kolekti signifajn datumojn por trejni la modelon. Ĉi tiuj datumoj tiam estas antaŭprilaboritaj kaj preparitaj en la datumpreparfazo. Post kiam la datenoj estas pretaj, la modeltrejnadfazo komenciĝas, kie la modelo estas eksponita al la trejna datumaro por lerni padronojn kaj rilatojn. La efikeco de la modelo tiam estas analizita uzante apartan datenseron en la modela taksadfazo.
La decido asigni 80% pezon al trejnado kaj 20% pezon al taksado devenas de la fakto ke trejnado estas la primara fazo kie la modelo lernas de la datenoj. Dum trejnado, la modelo ĝustigas siajn internajn parametrojn por minimumigi la diferencon inter ĝiaj antaŭdiritaj produktaĵoj kaj la realaj produktaĵoj en la trejna datumaro. Tiu procezo implikas ripete ĝisdatigi la parametrojn de la modelo uzante optimumigalgoritmojn kiel ekzemple gradienta deveno.
Asignante pli altan pezon al trejnado, ni prioritatas la kapablon de la modelo lerni de la datumoj kaj kapti kompleksajn ŝablonojn. La trejnadfazo estas kie la modelo akiras sian scion kaj ĝeneraligas de la trejna datumaro por fari prognozojn pri neviditaj datenoj. Ju pli da trejnaj datumoj la modelo estas elmontrita, des pli bone ĝi povas lerni kaj ĝeneraligi. Tial, dediĉi signifan parton de la taksadprocezo al trejnado certigas ke la modelo havas sufiĉan eksponiĝon al la trejnaddatenoj por efika lernado.
Aliflanke, la taksadfazo ludas decidan rolon en taksado de la efikeco de la modelo en neviditaj datenoj. La taksada datumaro, kiu estas aparta de la trejna datumaro, funkcias kiel prokurilo por realaj scenaroj. Ĝi permesas al ni taksi kiom bone la modelo povas ĝeneraligi sian lernadon al novaj kaj neviditaj okazoj. Taksi la efikecon de la modelo estas esenca por mezuri ĝian precizecon, precizecon, revokon aŭ ajnajn aliajn rilatajn metrikojn, depende de la specifa problemdomajno.
La pezo de 20% donita al taksado certigas, ke la modelo estas rigore provita sur neviditaj datumoj kaj disponigas realisman takson de siaj kapabloj. Ĉi tiu pritaksa fazo helpas malkovri ajnajn eblajn problemojn kiel troagordado, malsufiĉa aŭ biaso en la antaŭdiroj de la modelo. Ĝi ankaŭ ebligas la fajnagordon de hiperparametroj kaj modelarkitekturo por plibonigi rendimenton.
Por ilustri ĉi tiun koncepton, ni konsideru praktikan ekzemplon. Supozu, ke ni trejnas maŝinlernmodelon por klasifiki bildojn de katoj kaj hundoj. Dum la trejna fazo, la modelo lernas diferenci inter la trajtoj de katoj kaj hundoj analizante grandan datumaron de etikeditaj bildoj. Ju pli da bildoj la modelo povas trejni, des pli bone ĝi fariĝas distingi inter la du klasoj.
Post kiam la trejnado estas kompleta, la modelo estas taksita uzante apartan datumaron kiu enhavas bildojn, kiujn ĝi neniam antaŭe vidis. Tiu taksadfazo testas la kapablon de la modelo ĝeneraligi sian lernadon kaj precize klasifiki novajn, neviditajn bildojn. Asignante 20% pezon al taksado, ni certigas, ke la agado de la modelo estas ĝisfunde taksita laŭ neviditaj datumoj, provizante fidindan mezuron de ĝia efikeco.
La distribuado de 80% pezo al trejnado kaj 20% pezo al taksado en maŝinlernado estas strategia elekto celanta optimumigi la lernprocezon certigante precizan taksadon de la agado de la modelo. Dediĉante signifan parton de la taksadprocezo al trejnado, ni prioritatas la kapablon de la modelo lerni de la datumoj kaj kapti kompleksajn ŝablonojn. Samtempe, la taksadfazo rigore testas la modelon sur neviditaj datumoj, disponigante realisman takson de ĝiaj kapabloj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning