Ang paglalaan ng 80% weightage sa pagsasanay at 20% weightage sa pagsusuri sa konteksto ng machine learning ay isang madiskarteng desisyon batay sa ilang salik. Ang pamamahagi na ito ay naglalayong magkaroon ng balanse sa pagitan ng pag-optimize sa proseso ng pag-aaral at pagtiyak ng tumpak na pagsusuri ng pagganap ng modelo. Sa tugon na ito, susuriin natin ang mga dahilan sa likod ng pagpipiliang ito at tuklasin ang didactic na halaga na inaalok nito.
Upang maunawaan ang katwiran sa likod ng 80% na pagsasanay at 20% na paghahati sa pagsusuri, mahalagang maunawaan ang pitong hakbang ng machine learning. Ang mga hakbang na ito, na kinabibilangan ng pagkolekta ng data, paghahanda ng data, pagsasanay sa modelo, pagsusuri ng modelo, pag-tune ng modelo, pag-deploy ng modelo, at pagsubaybay sa modelo, ay bumubuo ng isang komprehensibong framework para sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning.
Ang unang hakbang, ang pagkolekta ng data, ay nagsasangkot ng pangangalap ng nauugnay na data upang sanayin ang modelo. Ang data na ito ay preprocessed at inihanda sa yugto ng paghahanda ng data. Sa sandaling handa na ang data, magsisimula ang yugto ng pagsasanay sa modelo, kung saan nakalantad ang modelo sa dataset ng pagsasanay upang matutunan ang mga pattern at relasyon. Pagkatapos ay susuriin ang pagganap ng modelo gamit ang isang hiwalay na dataset sa yugto ng pagsusuri ng modelo.
Ang desisyon na maglaan ng 80% weightage sa pagsasanay at 20% weightage sa pagsusuri ay nagmumula sa katotohanan na ang pagsasanay ay ang pangunahing yugto kung saan natututo ang modelo mula sa data. Sa panahon ng pagsasanay, inaayos ng modelo ang mga panloob na parameter nito upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang mga output nito at ang aktwal na mga output sa dataset ng pagsasanay. Ang prosesong ito ay nagsasangkot ng paulit-ulit na pag-update ng mga parameter ng modelo gamit ang mga algorithm sa pag-optimize tulad ng gradient descent.
Sa pamamagitan ng pagtatalaga ng mas mataas na weightage sa pagsasanay, inuuna namin ang kakayahan ng modelo na matuto mula sa data at kumuha ng mga kumplikadong pattern. Ang yugto ng pagsasanay ay kung saan nakukuha ng modelo ang kaalaman nito at nagsa-generalize mula sa dataset ng pagsasanay upang makagawa ng mga hula sa hindi nakikitang data. Kung mas maraming data ng pagsasanay ang nalantad sa modelo, mas mahusay itong matututo at ma-generalize. Samakatuwid, ang paglalaan ng malaking bahagi ng proseso ng pagsusuri sa pagsasanay ay nagsisiguro na ang modelo ay may sapat na pagkakalantad sa data ng pagsasanay para sa epektibong pag-aaral.
Sa kabilang banda, ang yugto ng pagsusuri ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtatasa ng pagganap ng modelo sa hindi nakikitang data. Ang dataset ng pagsusuri, na hiwalay sa dataset ng pagsasanay, ay nagsisilbing proxy para sa mga totoong sitwasyon sa mundo. Nagbibigay-daan ito sa amin na sukatin kung gaano kahusay ang modelo ay maaaring gawing pangkalahatan ang pag-aaral nito sa mga bago at hindi nakikitang pagkakataon. Ang pagsusuri sa pagganap ng modelo ay mahalaga upang masukat ang katumpakan, katumpakan, paggunita, o anumang iba pang nauugnay na sukatan, depende sa partikular na domain ng problema.
Tinitiyak ng 20% na timbang na ibinigay sa pagsusuri na ang modelo ay mahigpit na nasubok sa hindi nakikitang data at nagbibigay ng makatotohanang pagtatasa ng mga kakayahan nito. Ang yugto ng pagsusuri na ito ay tumutulong sa pagtuklas ng anumang mga potensyal na isyu tulad ng overfitting, underfitting, o bias sa mga hula ng modelo. Nagbibigay-daan din ito sa fine-tuning ng mga hyperparameter at arkitektura ng modelo upang mapabuti ang pagganap.
Upang ilarawan ang konseptong ito, isaalang-alang natin ang isang praktikal na halimbawa. Ipagpalagay na nagsasanay kami ng isang modelo ng pag-aaral ng makina upang pag-uri-uriin ang mga larawan ng mga pusa at aso. Sa yugto ng pagsasanay, natututo ang modelo na makilala ang mga tampok ng mga pusa at aso sa pamamagitan ng pagsusuri sa isang malaking dataset ng mga may label na larawan. Kung mas maraming mga imahe ang maaaring sanayin ng modelo, mas magiging mahusay ito sa pagkilala sa pagitan ng dalawang klase.
Kapag nakumpleto na ang pagsasanay, susuriin ang modelo gamit ang isang hiwalay na dataset na naglalaman ng mga larawang hindi pa nito nakita. Ang yugto ng pagsusuri na ito ay sumusubok sa kakayahan ng modelo na gawing pangkalahatan ang pagkatuto nito at tumpak na pag-uri-uriin ang mga bago, hindi nakikitang mga larawan. Sa pamamagitan ng paglalaan ng 20% weightage sa pagsusuri, tinitiyak namin na ang pagganap ng modelo ay lubusang natatasa sa hindi nakikitang data, na nagbibigay ng maaasahang sukatan ng pagiging epektibo nito.
Ang pamamahagi ng 80% weightage sa pagsasanay at 20% weightage sa evaluation sa machine learning ay isang strategic na pagpipilian na naglalayong i-optimize ang proseso ng pag-aaral habang tinitiyak ang tumpak na pagtatasa ng performance ng modelo. Sa pamamagitan ng paglalaan ng malaking bahagi ng proseso ng pagsusuri sa pagsasanay, inuuna namin ang kakayahan ng modelo na matuto mula sa data at kumuha ng mga kumplikadong pattern. Kasabay nito, ang yugto ng pagsusuri ay mahigpit na sumusubok sa modelo sa hindi nakikitang data, na nagbibigay ng makatotohanang pagtatasa ng mga kakayahan nito.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning