L'assegnazione dell'80% di peso alla formazione e del 20% di peso alla valutazione nel contesto dell'apprendimento automatico è una decisione strategica basata su diversi fattori. Questa distribuzione mira a trovare un equilibrio tra l'ottimizzazione del processo di apprendimento e la garanzia di una valutazione accurata delle prestazioni del modello. In questa risposta, approfondiremo le ragioni di questa scelta ed esploreremo il valore didattico che offre.
Per comprendere la logica alla base della divisione dell'80% di formazione e del 20% di valutazione, è fondamentale comprendere le sette fasi dell'apprendimento automatico. Questi passaggi, che includono la raccolta dei dati, la preparazione dei dati, l'addestramento del modello, la valutazione del modello, l'ottimizzazione del modello, la distribuzione del modello e il monitoraggio del modello, formano un framework completo per la creazione di modelli di machine learning.
Il passaggio iniziale, la raccolta dei dati, comporta la raccolta di dati rilevanti per addestrare il modello. Questi dati vengono quindi preelaborati e preparati nella fase di preparazione dei dati. Una volta che i dati sono pronti, inizia la fase di addestramento del modello, in cui il modello viene esposto al set di dati di addestramento per apprendere modelli e relazioni. Le prestazioni del modello vengono quindi valutate utilizzando un set di dati separato nella fase di valutazione del modello.
La decisione di allocare l'80% di ponderazione all'addestramento e il 20% di ponderazione alla valutazione deriva dal fatto che l'addestramento è la fase primaria in cui il modello apprende dai dati. Durante l'addestramento, il modello regola i propri parametri interni per ridurre al minimo la differenza tra gli output previsti e gli output effettivi nel set di dati di addestramento. Questo processo comporta l'aggiornamento iterativo dei parametri del modello utilizzando algoritmi di ottimizzazione come la discesa del gradiente.
Assegnando un peso maggiore all'addestramento, diamo la priorità alla capacità del modello di apprendere dai dati e acquisire modelli complessi. La fase di addestramento è dove il modello acquisisce le sue conoscenze e generalizza dal set di dati di addestramento per fare previsioni su dati non visti. Maggiore è il numero di dati di addestramento a cui è esposto il modello, migliore è l'apprendimento e la generalizzazione. Pertanto, dedicare una parte significativa del processo di valutazione alla formazione garantisce che il modello abbia un'esposizione sufficiente ai dati di formazione per un apprendimento efficace.
D'altra parte, la fase di valutazione gioca un ruolo cruciale nella valutazione delle prestazioni del modello su dati invisibili. Il set di dati di valutazione, che è separato dal set di dati di addestramento, funge da proxy per gli scenari del mondo reale. Ci consente di valutare quanto bene il modello può generalizzare il suo apprendimento a istanze nuove e invisibili. La valutazione delle prestazioni del modello è essenziale per misurarne l'accuratezza, la precisione, il richiamo o qualsiasi altra metrica rilevante, a seconda del dominio del problema specifico.
Il peso del 20% assegnato alla valutazione garantisce che il modello sia rigorosamente testato su dati non visibili e fornisce una valutazione realistica delle sue capacità. Questa fase di valutazione aiuta a scoprire potenziali problemi come overfitting, underfitting o bias nelle previsioni del modello. Consente inoltre la messa a punto degli iperparametri e dell'architettura del modello per migliorare le prestazioni.
Per illustrare questo concetto, consideriamo un esempio pratico. Supponiamo di addestrare un modello di apprendimento automatico per classificare le immagini di cani e gatti. Durante la fase di addestramento, il modello impara a distinguere tra le caratteristiche di cani e gatti analizzando un ampio set di dati di immagini etichettate. Maggiore è il numero di immagini su cui il modello può allenarsi, migliore sarà la distinzione tra le due classi.
Una volta completato l'addestramento, il modello viene valutato utilizzando un set di dati separato che contiene immagini che non ha mai visto prima. Questa fase di valutazione mette alla prova la capacità del modello di generalizzare il proprio apprendimento e di classificare accuratamente nuove immagini invisibili. Assegnando un peso del 20% alla valutazione, ci assicuriamo che le prestazioni del modello vengano valutate a fondo su dati non visibili, fornendo una misura affidabile della sua efficacia.
La distribuzione dell'80% di ponderazione all'addestramento e del 20% di ponderazione alla valutazione nell'apprendimento automatico è una scelta strategica volta a ottimizzare il processo di apprendimento garantendo al contempo una valutazione accurata delle prestazioni del modello. Dedicando una parte significativa del processo di valutazione alla formazione, diamo priorità alla capacità del modello di apprendere dai dati e acquisire modelli complessi. Contemporaneamente, la fase di valutazione testa rigorosamente il modello su dati invisibili, fornendo una valutazione realistica delle sue capacità.
Altre domande e risposte recenti riguardanti EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Cos'è la sintesi vocale (TTS) e come funziona con l'intelligenza artificiale?
- Quali sono le limitazioni nel lavorare con set di dati di grandi dimensioni nell'apprendimento automatico?
- Il machine learning può fornire assistenza dialogica?
- Cos'è il parco giochi TensorFlow?
- Cosa significa effettivamente un set di dati più grande?
- Quali sono alcuni esempi di iperparametri dell'algoritmo?
- Cos’è l’apprendimento d’insieme?
- Cosa succede se l'algoritmo di machine learning scelto non è adatto e come si può essere sicuri di selezionare quello giusto?
- Un modello di machine learning necessita di supervisione durante il suo addestramento?
- Quali sono i parametri chiave utilizzati negli algoritmi basati sulle reti neurali?
Visualizza altre domande e risposte in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning