การสูญเสียนอกตัวอย่างถือเป็นการสูญเสียการตรวจสอบหรือไม่
ในขอบเขตของการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการประเมินแบบจำลองและการประเมินประสิทธิภาพ ความแตกต่างระหว่างการสูญเสียนอกตัวอย่างและการสูญเสียการตรวจสอบถือเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง การทำความเข้าใจแนวคิดเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ปฏิบัติงานที่มุ่งหมายที่จะเข้าใจประสิทธิภาพและความสามารถในการสรุปทั่วไปของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของตน เพื่อเจาะลึกความซับซ้อนของข้อกำหนดเหล่านี้
จะรู้ได้อย่างไรว่าอัลกอริทึมใดต้องการข้อมูลมากกว่าอัลกอริทึมอื่น
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ปริมาณข้อมูลที่อัลกอริธึมต่างๆ ต้องการอาจแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน ความสามารถในการสรุปข้อมูลทั่วไป และลักษณะของปัญหาที่กำลังแก้ไข การพิจารณาว่าอัลกอริทึมใดต้องการข้อมูลมากกว่าอัลกอริทึมอื่นอาจเป็นปัจจัยสำคัญในการออกแบบระบบการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ เรามาสำรวจปัจจัยต่างๆกันดีกว่า
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
ข้อมูลที่แนะนำโดยทั่วไปจะแบ่งระหว่างการฝึกอบรมและการประเมินผลใกล้เคียงกัน 80% ถึง 20% ตามลำดับหรือไม่
การแบ่งแยกระหว่างการฝึกอบรมและการประเมินผลในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องตามปกติไม่ได้รับการแก้ไขและอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแนะนำให้จัดสรรข้อมูลส่วนสำคัญสำหรับการฝึกอบรม โดยทั่วไปประมาณ 70-80% และสำรองส่วนที่เหลือไว้สำหรับการประเมิน ซึ่งจะอยู่ที่ประมาณ 20-30% การแยกนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า
จำเป็นต้องใช้ข้อมูลอื่นในการฝึกอบรมและประเมินแบบจำลองหรือไม่?
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง การใช้ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับการฝึกอบรมและการประเมินแบบจำลองถือเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง แม้ว่าจะสามารถฝึกอบรมและประเมินโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลเดียวได้ แต่การรวมข้อมูลอื่นๆ จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการวางภาพรวมของโมเดลได้อย่างมาก นี่เป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งใน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
ถูกต้องหรือไม่ที่หากชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ต้องการการประเมินน้อยลง ซึ่งหมายความว่าเศษส่วนของชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการประเมินสามารถลดลงได้เมื่อขนาดของชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ขนาดของชุดข้อมูลมีบทบาทสำคัญในกระบวนการประเมิน ความสัมพันธ์ระหว่างขนาดชุดข้อมูลและข้อกำหนดในการประเมินมีความซับซ้อนและขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้วเป็นเรื่องจริงที่เมื่อขนาดชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น เศษส่วนของชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการประเมินก็สามารถเป็นได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
ชุดข้อมูลทดสอบคืออะไร?
ชุดข้อมูลทดสอบในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง คือชุดย่อยของข้อมูลที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึก มันแตกต่างจากชุดข้อมูลการฝึกซึ่งใช้ในการฝึกโมเดล วัตถุประสงค์ของชุดข้อมูลทดสอบคือการประเมินว่าชุดข้อมูลทดสอบนั้นดีเพียงใด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
เหตุใดการแยกข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้องจึงมีความสำคัญ โดยทั่วไปมีการจัดสรรข้อมูลจำนวนเท่าใดสำหรับการตรวจสอบความถูกต้อง
การแยกข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกและการตรวจสอบความถูกต้องเป็นขั้นตอนสำคัญในการฝึกโครงข่ายประสาทเทียม (CNN) สำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึก กระบวนการนี้ช่วยให้เราสามารถประเมินประสิทธิภาพและความสามารถในการวางรูปแบบทั่วไปของโมเดลของเรา ตลอดจนป้องกันการโอเวอร์ฟิต ในฟิลด์นี้ เป็นเรื่องปกติที่จะจัดสรรส่วนหนึ่งของ
เหตุใดจึงสำคัญที่ต้องเลือกอัตราการเรียนรู้ที่เหมาะสม
การเลือกอัตราการเรียนรู้ที่เหมาะสมมีความสำคัญสูงสุดในด้านการเรียนรู้เชิงลึก เนื่องจากส่งผลโดยตรงต่อกระบวนการฝึกอบรมและประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม อัตราการเรียนรู้จะกำหนดขนาดขั้นตอนที่แบบจำลองจะอัปเดตพารามิเตอร์ระหว่างระยะการฝึก อัตราการเรียนรู้ที่ได้รับการคัดเลือกอย่างดีสามารถนำไปสู่
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, เครือข่ายประสาทเทียม, รูปแบบการฝึกอบรม, ทบทวนข้อสอบ
เหตุใดการสับเปลี่ยนข้อมูลจึงมีความสำคัญเมื่อทำงานกับชุดข้อมูล MNIST ในการเรียนรู้เชิงลึก
การสับเปลี่ยนข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญเมื่อทำงานกับชุดข้อมูล MNIST ในการเรียนรู้เชิงลึก ชุดข้อมูล MNIST เป็นชุดข้อมูลมาตรฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการมองเห็นคอมพิวเตอร์และการเรียนรู้ของเครื่อง ประกอบด้วยคอลเลกชั่นภาพตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือจำนวนมาก พร้อมป้ายกำกับที่เกี่ยวข้องซึ่งระบุตัวเลขที่แสดงในแต่ละภาพ เดอะ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, ข้อมูล, ชุดข้อมูล, ทบทวนข้อสอบ
จุดประสงค์ของการแยกข้อมูลออกเป็นชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบในการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร
จุดประสงค์ของการแยกข้อมูลออกเป็นชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบในการเรียนรู้เชิงลึกคือเพื่อประเมินประสิทธิภาพและความสามารถในการทำให้เป็นลักษณะทั่วไปของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝน แนวทางปฏิบัตินี้มีความสำคัญในการประเมินว่าตัวแบบสามารถทำนายข้อมูลที่มองไม่เห็นได้ดีเพียงใด และเพื่อหลีกเลี่ยงการ overfitting ซึ่งจะเกิดขึ้นเมื่อตัวแบบกลายเป็นแบบเฉพาะทางมากเกินไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, ข้อมูล, ชุดข้อมูล, ทบทวนข้อสอบ