‫OC.
‫في الفيديو الأخير ، قمنا بتدريب النموذج على مجموعة فرعية من البيانات ، أ. ك. أ. السماح لكل مقدر حتى
‫100 تقدير لرؤية 10000 نقطة بيانات مختلفة بدلاً من 400000 أو نحو ذلك.
‫وشهدنا انخفاضًا كبيرًا إلى حد ما في وقت الحوسبة.
‫لذلك تم تدريب نموذجنا بشكل أسرع الآن.
‫ما قد نرغب في القيام به هو أنه يمكننا تجربة أسرع قليلاً الآن ، هو محاولة العثور على بعض المعلمات الفائقة المثالية
‫التي تكون أفضل قليلاً مما تتراجع به غاباتنا العشوائية عن افتراضات "المُعتدي".
‫لذلك دعونا نلقي نظرة.
‫وإذا كان عليك التفكير في الأمر ، فربما تكون قد صادفت أو فكرت في فكرة الضبط ، والضبط
‫المفرط للمعامل مع البحث العشوائي عن شيء نظرنا إليه في مشروع سابق وبعض مقاطع الفيديو
‫السابقة الأخرى.
‫هذا ما سنلقي نظرة عليه.
‫لذا إذا كنت تتساءل عن منحنى البحث العشوائي ، تذكر أنه يمكننا دائمًا البحث عن المستندات.
‫لكن ما سنفعله هو في الواقع ربما سننشئ خلية فقط.
‫دعونا نلقي نظرة على الكود أولاً من SRC ونعرف كيف يمكننا استيراده؟
‫اختيار نموذج
‫البحث العشوائي السيرة الذاتية وتذكر.
‫مهما كان نموذج التعلم الآلي الذي تعمل به ، يمكنك دائمًا إدخال اسم النموذج.
‫لذلك في حالتنا ، يعد الانحدار العشوائي للغابات عبارة عن ضبط مفرط للمعامل.
‫وسيمنحك هذا بعض المعلومات حول كيفية تحويل الانحدار العشوائي للغابات أو الغابة العشوائية
‫بشكل عام.
‫إذن فهذه طريقة واحدة للقيام بذلك.
‫الطريقة الأخرى هي الطريقة التي رأيناها وهي البحث العشوائي.
‫السيرة الذاتية أوه في الواقع لنكن حقيقيين هنا.
‫هناك العديد من الطرق المختلفة للقيام بذلك ، ولكن إذا كنت تتذكر ما تفعله سيرة ذاتية البحث العشوائي ، فإن لم يكن كذلك ،
‫فلا بأس بذلك.
‫البحث العشوائي.
‫السيرة الذاتية.
‫احصل على الوثائق.
‫البحث العشوائي لذلك على البارامترات الفائقة.
‫في الأساس ، نقوم بإنشاء توزيع للمعلمات يكون نوعًا ما يشبه القاموس والبحث العشوائي.
‫ستأخذ السيرة الذاتية نموذجنا أو تقديرنا أو بمصطلحات القرض النفسي والبحث عبر توزيعات أو قاموس
‫هذه المعلمات للحصول على أفضل المعلمات المفرطة لنموذجنا.
‫لذلك هذا ما سننشئه.
‫إذن ، انحدار عشوائي مختلف للغابات ، ومعلمات مفرطة وسنذهب هنا.
‫شبكة RF لطيفة وبسيطة للقاموس.
‫هذا هو توزيع المعلمات الذي كنت أتحدث عنه وقد نذهب ونقدرنا.
‫تذكر ، إذا كنت تتساءل من أين أتت هذه الأشياء ، فلا تنس أنه يمكنك دائمًا البحث هنا عن الغابة العشوائية
‫، والتراجع ، والارتفاع ، وضبط المعلمات ، وستجد قدرًا لا بأس به من المعلومات حول أي نموذج للتعلم الآلي
‫تقريبًا يمكنك التفكير فيها بطرق مختلفة لكيفية ضبط معلمات الارتفاع.
‫لأنه ، مرة أخرى ، هذا ليس علمًا مثاليًا.
‫هذه مجموعة كاملة من التجارب والخطأ في محاولة لمعرفة كيف تسير الأمور.
‫ولذا فإن ما أفعله هنا هو أنني أقوم بإعداد عدد من القيم المختلفة التي سوف يمر
‫بها البحث العشوائي ، وجرب عددًا معينًا من العمليات الحسابية أو مجموعات
‫منها ، ثم اكتشف أيها يحقق أفضل النتائج.
‫لأن هذا ما نسعى إليه ، أليس كذلك؟
‫نحن نبحث عن نموذج يعززنا في قائمة المتصدرين في Kaggle.
‫هذا ما نحاول القيام به مع نموذجنا الافتراضي بدون معلمات نوع الخفض.
‫نحن جالسون ولدينا 10000 مثال فقط.
‫ضع في اعتبارك ، هذا هو الأكبر هناك.
‫نحن نجلس في حوالي الساعة الثامنة هنا ، لذلك هذا ليس سيئًا.
‫إذن ما الذي نتخبطه هنا أيضًا؟
‫لدينا عدد المقدرات ، أقصى عمق.
‫هذه كلها معلمات مختلفة للغابة العشوائية تعني عينات ، ودقيقة مقسمة ، وعينات ورقة ، وبعد ذلك
‫سننتقل إلى ميزات قصوى.
‫هذا جيد آخر 10. 51 ترتيب الجذر التربيعي.
‫ومن ثم يمكننا أيضًا استخدام عينات قصوى.
‫لذلك قد نقوم أيضًا بتعيين هذا على 10000 لأننا رأينا أنه قبل أن تزيد العينات القصوى من السرعة التي يمكن أن يجد بها نموذجنا أنماطًا
‫في البيانات لأنه يبحث فقط في 10000 مثال عشوائي بدلاً من 400000.
‫هذا في مجموعة التدريب لدينا.
‫لذا انطلاقاً من روح محاولة تقليل الوقت بين التجارب ، سنقوم بتعيين ذلك على نموذج
‫البحث العشوائي للسيرة الذاتية.
‫سنطلق على نموذج RS هذا اسم السيرة الذاتية للبحث العشوائي بشكل إبداعي وسنمرره انحدارًا عشوائيًا للغابات مع وظيفة
‫نهائية تساوي وظيفة سلبية واحدة وأيضًا حالة عشوائية تساوي 42 للتناسق.
‫تذكر أن هذا مشابه لإعداد بذرة عشوائية NP ومن ثم سنقوم بتمرير توزيعات المعلمات
‫الخاصة بنا وهي شبكة RF ، وهو ما قمنا بتكوينه هنا للتو ومحرر ، وعادة ما نقوم بذلك لمدة 20 أو نحو ذلك أثناء عملي
‫أحب أن أفعل ذلك لحوالي 20 عامًا أو نحو ذلك لأول مرة.
‫لكن قد نغير ذلك.
‫قد نرى لماذا تساوي السيرة الذاتية خمسة.
‫تذكر أن هذا تحقق من صحة كلاهما يساوي.
‫حقيقي.
‫والسبب في أننا سنقوم بتقليل هذا ربما لن يؤدي إلا إلى ذلك.
‫كم لدينا من الوقت؟
‫ربما يكون السبب فقط ، كما تعلمون ، ما حدث هنا.
‫ربما هذا الإيجار سريع حقا.
‫لست متأكدا لماذا.
‫سوف نتحقق من ذلك في ثانية.
‫لكن هذا جيد.
‫ربما خمسة خمسة كافية لأنني مررت بهذه العملية بالفعل.
‫لكني قمت بتعيين ETA على 100.
‫لكن ذلك استغرق ساعتين ونصف الساعة على جهازي.
‫لذلك يمكنك ضبط هذا على ما تريد ، أيًا كان لديك وقت من أجله.
‫لكن ابدأ منخفضًا.
‫لأنه إذا قمنا بتعيين هذا على 100 ، فقد تعمل هذه الخلية لبضع ساعات وتقول ، حسنًا ، إذا كنا في طريقنا إلى المنزل
‫، فقد نضبط هذا على تشغيل 100 وتشغيله طوال الليل أو شيء من هذا القبيل.
‫أو إذا كان لدينا استراحة غداء ، فقد نضبطها على استراحة غداء.
‫هذا ما اعتدت فعله عندما كنت أعمل في شركة تكنولوجيا في مدينتي.
‫كنت أقوم بتشغيل العارضين خلال فترة استراحة الغداء الخاصة بي ، وبينما كنت أتناول الطعام
‫وكان الكمبيوتر يقوم بالحساب بعيدًا ، في حالتنا ، سنقوم فقط بتعيين هذا على خمسة وماذا سنفعل.
‫أوه ، لهذا السبب استمر لفترة طويلة ، لأننا لم نصلحها.
‫لهذا السبب هذه المرة صغيرة جدًا.
‫أصبح نموذجنا لائقًا.
‫إذن ما سيفعله هذا ، في الواقع يكفي اثنان ، لأنني اعتقدت أن هذا أربكني ، لكنني أدركت
‫أننا لا نناسب أي شيء.
‫لهذا السبب سارت الأمور بسرعة كبيرة.
‫آسف.
‫هذا ما يمكننا القيام به.
‫نلائم نموذج CB البحث العشوائي.
‫ما سيفعله هذا ، سوف يتناسب مع تكرارين.
‫لذلك ، فإن البحث العشوائي سيختار مجموعتين مختلفتين من المعلمات من هنا ، وتخصيصهما للغابة العشوائية
‫أو المُعتدي ، ثم يتناسبان مع بيانات التدريب.
‫وتذكر ، إنها فقط تحتوي على 10000 عينة كحد أقصى وستخبرنا جيدًا ، سنكون قادرين
‫على اكتشاف أفضل المعلمات في غضون ثانية.
‫لذلك نظرًا لأننا نقوم بتكرارين ونقوم بعمل قيمة سيرة ذاتية بقيمة خمسة ، فلا يزال هناك عشر
‫نوبات مختلفة.
‫لذلك قد يستغرق هذا دقيقة أو نحو ذلك.
‫لذلك قد نسافر عبر الزمن مرة أخرى.
‫وأنا أعلم أننا قلنا أنه لا يمكننا السفر عبر الزمن إلا في كثير من الأحيان ، لكننا أطلقنا
‫العنان لقوة عظمى تمر بهذا المشروع لأننا نقوم بعمل جيد ، السفر عبر الزمن حتى تنتهي هذه الخلية ونعود.
‫لذلك استغرق هذا جهاز MacBook Pro أقل من دقيقتين.
‫حسنًا ، لتجربة تكرارين مختلفين مع التحقق من صحة خمسة أضعاف عبر مجموعة من المعلمات المفرطة
‫المختلفة.
‫والآن على الرغم من أن هذا استغرق حوالي دقيقتين ، إلا أنه لا يزال أقل بكثير من تجربة النموذج الأصلي التي مدتها سبع دقائق
‫التي أجريناها.
‫الصحيح.
‫وقبل بضعة مقاطع فيديو ، لأننا عيّننا عينات قصوى تساوي 10000.
‫والآن نظرًا لأن لدينا نموذجًا مدربًا مع سيرة ذاتية للبحث عشوائية ، يمكننا العثور على أفضل نوع من المعلمات التي توضع عشوائيًا في
‫البحث الذي تم العثور عليه بالنسبة لنا.
‫وتذكر أننا قمنا بتعيين هذا على اثنين فقط.
‫لذلك إذا كان لديك المزيد من الوقت أو المزيد من قوة الحوسبة ، فيمكنك ضبط هذا على شيء مثل 100 والعثور
‫على أفضل المعلمات من ذلك.
‫لكننا نقوم باثنين فقط لهذه الحالة ونذهب هنا.
‫المعلمات القائمة على نموذج RS.
‫سيخبرنا ذلك ، حسنًا ، هذه هي أفضل المعلمات التي تم العثور عليها ليس فقط التقدير هو أن الحد
‫الأدنى للعينة التي تقسم 16 دقيقة تترك 10000 عينة كحد أقصى لأن هذه كانت قيمة واحدة فقط كحد أقصى ميزات
‫أقصى عمق تلقائي عشرة وتذكر الآن ، هذه قد لن تكون أفضل معلمات عالية للنموذج لأننا
‫بحثنا فقط عن مجموعتين مختلفتين ، لكننا سنعمل معهم في الوقت الحالي.
‫تقييم نتائج نموذج البحث العشوائي.
‫وظيفة نتائج عرضنا الجميلة.
‫سنقوم بتمريره نموذج RS.
‫الآن ، قد نشهد أو لا نرى تحسنًا هنا في مقاييس التقييم التي استخدمناها من قبل.
‫نعم.
‫لذلك نرى في الواقع أن هذا قد ساء.
‫هذا جيد ، صحيح.
‫لأنه كما قلت ، لقد جربنا مجموعتين مختلفتين فقط.
‫والآن في دفتر ملاحظات سابق ، في مشروع سابق ، عندما كنت أقوم بالتحضير لهذا المشروع
‫، لقد حاولت بالفعل ، كما قلت ، و ETA يساوي 100.
‫وأخذت استراحة صغيرة وذهبت وتناولت بعض الطعام لأن جهاز الكمبيوتر الخاص بي استغرق ما يزيد قليلاً عن ساعتين.
‫ولذا سنلقي نظرة على أفضل أنواع المعلمات.
‫تم العثور على جهاز الكمبيوتر الخاص بي في غضون ساعتين من البحث ، وسنلقي نظرة على كيفية ظهورهم في الفيديو التالي.