Wat is die doel daarvan om die model in masjienleer op te lei?
Opleiding van die model is 'n deurslaggewende stap in masjienleer aangesien dit die proses is waardeur die model uit die data leer en sy vermoë verbeter om akkurate voorspellings of klassifikasies te maak. Die doel van opleiding van die model is om sy prestasie te optimaliseer deur sy interne parameters aan te pas op grond van die opleidingsdata. Dit laat die model toe om uit die opleidingsdata te veralgemeen om voorspellings oor nuwe, onsigbare data te maak.
Tydens die opleidingsproses word die model blootgestel aan benoemde voorbeelde, waar elke voorbeeld uit 'n stel insetkenmerke en die ooreenstemmende korrekte afvoer of etiket bestaan. Die model leer dan om die insetkenmerke na die korrekte uitset te karteer deur sy interne parameters iteratief aan te pas. Hierdie aanpassing word bereik deur 'n optimeringsalgoritme wat 'n voorafbepaalde verliesfunksie minimaliseer, wat die verskil tussen die voorspelde uitset en die ware etiket meet. Deur hierdie verliesfunksie te minimaliseer, word die model beter om akkurate voorspellings te maak.
Die doel van opleiding van die model kan verder verstaan word deur die konsep van oorpas te oorweeg. Oorpassing vind plaas wanneer die model te gespesialiseerd raak vir die opleidingsdata en nie goed na nuwe data veralgemeen nie. Opleiding van die model help om ooraanpassing te voorkom deur die regte balans te vind tussen die pas van die opleidingsdata en veralgemening na nuwe data. Dit word bereik deur tegnieke soos regularisering, wat 'n strafterm vir die verliesfunksie instel om komplekse modelle te ontmoedig wat die data kan oorpas.
Opleiding van die model maak ook voorsiening vir die verkenning van verskillende algoritmes en argitekture om die beste benadering vir 'n gegewe probleem te vind. Deur verskeie modelle met verskillende konfigurasies op te lei, is dit moontlik om hul prestasie te vergelyk en die een te kies wat die beste resultate behaal. Hierdie iteratiewe proses van opleiding en evaluering is noodsaaklik in die veld van masjienleer om voortdurend die akkuraatheid en doeltreffendheid van die modelle te verbeter.
Om die doel van opleiding van die model te illustreer, kom ons kyk na 'n voorbeeld. Veronderstel ons wil 'n model bou wat voorspel of 'n klant sal churn of nie, gebaseer op hul historiese gebruiksdata. Ons begin deur 'n datastel in te samel wat inligting oor vorige kliënte bevat, soos hul gebruikspatrone, demografie, en of hulle weggedoen het of nie. Ons verdeel dan hierdie datastel in 'n opleidingstel en 'n toetsstel.
Vervolgens lei ons ons model op met behulp van die opleidingstel. Tydens die opleidingsproses pas die model sy interne parameters aan op grond van die benoemde voorbeelde in die opleidingstel. Dit leer om patrone en verwantskappe in die data te herken wat 'n aanduiding is van churn. Deur die verliesfunksie tot die minimum te beperk, word die model beter om te voorspel of 'n kliënt sal terugdraai of nie.
Sodra die model opgelei is, evalueer ons sy prestasie met behulp van die toetsstel. Dit stel ons in staat om te bepaal hoe goed die model veralgemeen na nuwe, onsigbare data. As die model goed presteer op die toetsstel, dui dit aan dat dit geleer het om akkurate voorspellings te maak. As die model egter swak presteer, dui dit daarop dat dit die opleidingsdata dalk oorpas het en nie in staat is om goed te veralgemeen nie.
Die doel van die opleiding van die model in masjienleer is om sy prestasie te optimaliseer deur sy interne parameters aan te pas op grond van die opleidingsdata. Dit laat die model toe om uit die benoemde voorbeelde te leer en sy vermoë om akkurate voorspellings of klassifikasies te maak, te verbeter. Opleiding van die model help ook om ooraanpassing te voorkom en maak die verkenning van verskillende algoritmes en argitekture moontlik om die beste benadering vir 'n gegewe probleem te vind.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hoe om tensorflow te installeer
- Word datastelle wat deur verskillende etniese groepe ingesamel is, bv in gesondheidsorg, in ag geneem in ML?
- Wat is die onderskeid tussen toesig-, nie-toesig- en versterkende leerbenaderings?
- Is dit korrek dat aanvanklike datastel in drie hoofsubstelle gespoeg kan word: die opleidingstel, die valideringstel (om parameters te verfyn) en die toetsstel (nagaan prestasie op ongesiene data)?
- Wat is Google Wolkplatform (GCP)?
- Wat is 'n besluitboom?
- Hoe om te weet watter algoritme meer data benodig as die ander?
- Wat is die metodes om datastelle vir masjienleermodel-opleiding in te samel?
- Hoeveel data is nodig vir opleiding?
- Hoe lyk die proses van etikettering van data en wie voer dit uit?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning