Việc phân bổ 80% trọng số cho đào tạo và 20% trọng số cho việc đánh giá trong bối cảnh học máy là một quyết định chiến lược dựa trên một số yếu tố. Sự phân bổ này nhằm mục đích đạt được sự cân bằng giữa việc tối ưu hóa quá trình học tập và đảm bảo đánh giá chính xác hiệu suất của mô hình. Trong câu trả lời này, chúng tôi sẽ đi sâu vào lý do đằng sau sự lựa chọn này và khám phá giá trị mô phạm mà nó mang lại.
Để hiểu lý do căn bản đằng sau việc phân chia 80% đào tạo và 20% đánh giá, điều quan trọng là phải hiểu bảy bước của học máy. Các bước này, bao gồm thu thập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá mô hình, điều chỉnh mô hình, triển khai mô hình và giám sát mô hình, tạo thành một khuôn khổ toàn diện để xây dựng các mô hình học máy.
Bước đầu tiên, thu thập dữ liệu, bao gồm việc thu thập dữ liệu liên quan để huấn luyện mô hình. Dữ liệu này sau đó được xử lý trước và chuẩn bị trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu. Khi dữ liệu đã sẵn sàng, giai đoạn huấn luyện mô hình sẽ bắt đầu, trong đó mô hình được tiếp xúc với tập dữ liệu huấn luyện để tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ. Hiệu suất của mô hình sau đó được đánh giá bằng cách sử dụng một tập dữ liệu riêng biệt trong giai đoạn đánh giá mô hình.
Quyết định phân bổ 80% trọng số cho đào tạo và 20% trọng số cho đánh giá xuất phát từ thực tế rằng đào tạo là giai đoạn chính trong đó mô hình học từ dữ liệu. Trong quá trình đào tạo, mô hình sẽ điều chỉnh các tham số bên trong của nó để giảm thiểu sự khác biệt giữa kết quả đầu ra dự đoán và kết quả đầu ra thực tế trong tập dữ liệu huấn luyện. Quá trình này liên quan đến việc cập nhật lặp đi lặp lại các tham số của mô hình bằng các thuật toán tối ưu hóa như giảm độ dốc.
Bằng cách chỉ định trọng số cao hơn cho quá trình đào tạo, chúng tôi ưu tiên khả năng học hỏi từ dữ liệu của mô hình và nắm bắt các mẫu phức tạp. Giai đoạn huấn luyện là nơi mô hình thu thập kiến thức và khái quát hóa từ tập dữ liệu huấn luyện để đưa ra dự đoán về dữ liệu chưa nhìn thấy. Mô hình càng tiếp xúc nhiều dữ liệu huấn luyện thì khả năng học và khái quát hóa càng tốt. Do đó, việc dành một phần đáng kể của quá trình đánh giá cho việc đào tạo sẽ đảm bảo rằng mô hình có đủ khả năng tiếp xúc với dữ liệu đào tạo để học tập hiệu quả.
Mặt khác, giai đoạn đánh giá đóng một vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa được nhìn thấy. Tập dữ liệu đánh giá, tách biệt với tập dữ liệu huấn luyện, đóng vai trò là proxy cho các tình huống trong thế giới thực. Nó cho phép chúng tôi đánh giá mức độ mô hình có thể khái quát hóa việc học của nó cho các trường hợp mới và chưa từng thấy. Đánh giá hiệu suất của mô hình là điều cần thiết để đo lường độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi hoặc bất kỳ số liệu liên quan nào khác, tùy thuộc vào miền vấn đề cụ thể.
Trọng số 20% dành cho đánh giá đảm bảo rằng mô hình được kiểm tra nghiêm ngặt trên dữ liệu chưa được xem và đưa ra đánh giá thực tế về khả năng của mô hình. Giai đoạn đánh giá này giúp phát hiện mọi vấn đề tiềm ẩn như trang bị quá mức, không phù hợp hoặc sai lệch trong dự đoán của mô hình. Nó cũng cho phép tinh chỉnh các siêu tham số và kiến trúc mô hình để cải thiện hiệu suất.
Để minh họa khái niệm này, chúng ta hãy xem xét một ví dụ thực tế. Giả sử chúng ta đang đào tạo một mô hình học máy để phân loại hình ảnh chó và mèo. Trong giai đoạn huấn luyện, mô hình học cách phân biệt các đặc điểm của mèo và chó bằng cách phân tích một tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh được gắn nhãn. Mô hình có thể huấn luyện càng nhiều hình ảnh thì khả năng phân biệt giữa hai lớp càng tốt hơn.
Sau khi quá trình đào tạo hoàn tất, mô hình sẽ được đánh giá bằng cách sử dụng một tập dữ liệu riêng biệt chứa các hình ảnh mà nó chưa từng thấy trước đây. Giai đoạn đánh giá này kiểm tra khả năng khái quát hóa việc học của mô hình và phân loại chính xác các hình ảnh mới, chưa nhìn thấy. Bằng cách phân bổ trọng số 20% cho việc đánh giá, chúng tôi đảm bảo rằng hiệu suất của mô hình được đánh giá kỹ lưỡng dựa trên dữ liệu chưa được xem, cung cấp thước đo đáng tin cậy về hiệu quả của mô hình.
Việc phân bổ 80% trọng số cho đào tạo và 20% trọng số cho đánh giá trong học máy là lựa chọn chiến lược nhằm tối ưu hóa quá trình học tập đồng thời đảm bảo đánh giá chính xác hiệu suất của mô hình. Bằng cách dành một phần đáng kể của quy trình đánh giá cho việc đào tạo, chúng tôi ưu tiên khả năng học hỏi từ dữ liệu và nắm bắt các mẫu phức tạp của mô hình. Đồng thời, giai đoạn đánh giá sẽ kiểm tra mô hình một cách nghiêm ngặt trên dữ liệu chưa được nhìn thấy, đưa ra đánh giá thực tế về khả năng của mô hình.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Các bước đầu tiên trong Học máy (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: 7 bước của học máy (đi đến chủ đề liên quan)