De toewijzing van 80% gewicht aan training en 20% gewicht aan evalueren in de context van machine learning is een strategische beslissing op basis van verschillende factoren. Deze distributie is bedoeld om een evenwicht te vinden tussen het optimaliseren van het leerproces en het waarborgen van een nauwkeurige evaluatie van de prestaties van het model. In deze reactie gaan we dieper in op de redenen voor deze keuze en onderzoeken we de didactische waarde die deze biedt.
Om de grondgedachte achter de verdeling van 80% training en 20% evaluatie te begrijpen, is het cruciaal om de zeven stappen van machine learning te begrijpen. Deze stappen, waaronder gegevensverzameling, gegevensvoorbereiding, modeltraining, modelevaluatie, modelafstemming, modelimplementatie en modelbewaking, vormen een uitgebreid raamwerk voor het bouwen van machine learning-modellen.
De eerste stap, het verzamelen van gegevens, omvat het verzamelen van relevante gegevens om het model te trainen. Deze gegevens worden vervolgens voorbewerkt en voorbereid in de fase van gegevensvoorbereiding. Zodra de gegevens gereed zijn, begint de modeltrainingsfase, waarin het model wordt blootgesteld aan de trainingsdataset om patronen en relaties te leren. De prestaties van het model worden vervolgens geëvalueerd met behulp van een afzonderlijke dataset in de modelevaluatiefase.
De beslissing om 80% gewicht toe te kennen aan training en 20% gewicht aan evaluatie komt voort uit het feit dat training de primaire fase is waarin het model leert van de gegevens. Tijdens de training past het model zijn interne parameters aan om het verschil tussen de voorspelde uitvoer en de werkelijke uitvoer in de trainingsdataset te minimaliseren. Dit proces omvat het iteratief bijwerken van de parameters van het model met behulp van optimalisatie-algoritmen zoals gradiëntafdaling.
Door een hoger gewicht toe te kennen aan training, geven we prioriteit aan het vermogen van het model om van de gegevens te leren en complexe patronen vast te leggen. In de trainingsfase verwerft het model zijn kennis en generaliseert het vanuit de trainingsgegevensset om voorspellingen te doen over ongeziene gegevens. Hoe meer trainingsgegevens het model krijgt, hoe beter het kan leren en generaliseren. Daarom zorgt het wijden van een aanzienlijk deel van het evaluatieproces aan training ervoor dat het model voldoende wordt blootgesteld aan de trainingsgegevens voor effectief leren.
Aan de andere kant speelt de evaluatiefase een cruciale rol bij het beoordelen van de prestaties van het model op basis van ongeziene gegevens. De evaluatiedataset, die gescheiden is van de trainingsdataset, dient als proxy voor real-world scenario's. Het stelt ons in staat om te meten hoe goed het model het geleerde kan generaliseren naar nieuwe en ongeziene gevallen. Het evalueren van de prestaties van het model is essentieel om de nauwkeurigheid, precisie, herinnering of andere relevante statistieken te meten, afhankelijk van het specifieke probleemdomein.
Het gewicht van 20% dat aan de evaluatie wordt gegeven, zorgt ervoor dat het model grondig wordt getest op ongeziene gegevens en een realistische beoordeling van zijn mogelijkheden biedt. Deze evaluatiefase helpt mogelijke problemen zoals overfitting, underfitting of bias in de voorspellingen van het model aan het licht te brengen. Het maakt ook de fijnafstemming van hyperparameters en modelarchitectuur mogelijk om de prestaties te verbeteren.
Laten we, om dit concept te illustreren, een praktisch voorbeeld bekijken. Stel dat we een machine learning-model trainen om afbeeldingen van katten en honden te classificeren. Tijdens de trainingsfase leert het model onderscheid te maken tussen de kenmerken van katten en honden door een grote dataset van gelabelde afbeeldingen te analyseren. Hoe meer afbeeldingen het model kan trainen, hoe beter het onderscheid kan maken tussen de twee klassen.
Zodra de training is voltooid, wordt het model geëvalueerd met behulp van een afzonderlijke dataset met afbeeldingen die het nog nooit eerder heeft gezien. Deze evaluatiefase test het vermogen van het model om zijn leerproces te generaliseren en nieuwe, ongeziene beelden nauwkeurig te classificeren. Door 20% gewicht toe te kennen aan evaluatie, zorgen we ervoor dat de prestaties van het model grondig worden beoordeeld op basis van ongeziene gegevens, wat een betrouwbare maatstaf is voor de effectiviteit ervan.
De verdeling van 80% gewicht naar training en 20% gewicht naar evaluatie in machine learning is een strategische keuze die gericht is op het optimaliseren van het leerproces en tegelijkertijd een nauwkeurige beoordeling van de prestaties van het model garandeert. Door een aanzienlijk deel van het evaluatieproces aan training te wijden, geven we prioriteit aan het vermogen van het model om van de gegevens te leren en complexe patronen vast te leggen. Tegelijkertijd test de evaluatiefase het model grondig op ongeziene gegevens, waardoor een realistische beoordeling van de mogelijkheden wordt verkregen.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning