‫ينظرون إلينا.
‫يذهب.
‫نحن ننتقل إلى هذا الإطار في Lightning Pace.
‫لقد انتهينا من تعريف المشكلة.
‫لقد نظرنا في البيانات.
‫لقد قررنا مقياس التقييم.
‫لقد فهمنا بعض الميزات التي لدينا في بياناتنا.
‫نحن الآن ننتقل إلى الخطوة الخامسة ، وهي النمذجة.
‫الآن هناك بضعة أجزاء للنمذجة ، لذا قمنا بتقسيمها إلى أربعة أقسام مختلفة ونحن
‫في القسم الأول.
‫ربما يكون هذا هو المفهوم الأكثر أهمية في التعلم الآلي ، المجموعات الثلاث.
‫والآن على مستوى النمذجة بأكملها ، نريد الإجابة على السؤال بناءً على مشكلتنا وبياناتنا.
‫ما هو نموذج التعلم الآلي الذي يجب أن نستخدمه؟
‫يمكن تقسيم النمذجة إلى ثلاثة أجزاء.
‫اختيار النموذج وتدريبه.
‫ضبط مقارنة نموذج ونموذج.
‫قبل أن ندخل في هذا الجزء الأول من النمذجة ، والموضوع الأكثر أهمية الذي يجب مناقشته في هذه الدورة
‫التدريبية بأكملها هو المفهوم الأكثر أهمية في التعلم الآلي ، والتحقق من صحة القطار واختبار الانقسامات
‫أو يشار إليها عمومًا باسم ثلاث مجموعات.
‫الآن ، نظرًا لأنك تريد استخدام نماذج التعلم الآلي لاكتساب رؤى حول بعض البيانات للتنبؤ
‫بالمستقبل ، فمن المهم اختبار مدى نجاحها في العالم الحقيقي.
‫للقيام بذلك ، تقوم بتقسيم بياناتك إلى ثلاث مجموعات مختلفة ، مجموعة تدريب لتدريب النموذج الخاص بك على مجموعة التحقق
‫من الصحة لتشغيل النموذج الخاص بك ومجموعة اختبار لاختبار ومقارنة نماذجك المختلفة.
‫لماذا هذا مهم؟
‫أعتقد أنه من مثل هذا.
‫عندما تكون في الجامعة ، يمكنك دراسة مواد الدورة طوال الفصل الدراسي.
‫ثم قبل الاختبار النهائي ، قد ترى كيف يمكنك تحسين معرفتك بالامتحان التدريبي.
‫بعد الأداء الجيد في الاختبار التدريبي ، فأنت واثق من أنك ستحقق أداءً جيدًا في الاختبار النهائي.
‫عندما تجري الامتحان النهائي وكل ذلك ، بعض المشاكل التي لم ترها من قبل
‫، يمكنك تكييف المعرفة التي تعلمتها من مواد الدراسة مع الأسئلة المختلفة قليلاً ولكن المتشابهة
‫في الاختبار النهائي.
‫وبسبب هذا ، فإنك تجتاز الامتحان النهائي بعلامات رائعة.
‫يُشار إلى هذا التكيف الذي أجريته من مواد الدورة التدريبية والامتحانات التدريبية إلى الاختبار النهائي
‫في التعلم الآلي على أنه التعميم أو القدرة على أداء نموذج التعلم الآلي جيدًا على البيانات
‫التي لم يسبق لها مثيل بسبب ما تم تعلمه على آخر مجموعة البيانات.
‫الآن ، أين يمكن أن يحدث هذا الخطأ؟
‫حسنًا ، إذا أرسل أستاذك عن طريق الخطأ الاختبار النهائي للجميع للتدرب عليه عندما يحين وقت
‫الاختبار الفعلي ، فسيكون الجميع قد رأوه بالفعل.
‫الآن ، نظرًا لأن الناس يعرفون ما يجب أن يتوقعوه ، فإنهم يخضعون للاختبار ويجيبون على جميع الأسئلة
‫بسهولة وينتهي الأمر بالجميع بالحصول على أعلى الدرجات.
‫الآن ، قد تبدو أعلى الدرجات جيدة ، لكن هل تعلم الطلاب أي شيء حقًا أم أنهم مجرد
‫آلات حفظ خبيرة؟
‫لكي تكون نماذج التعلم الآلي الخاصة بك ذات قيمة في التنبؤ بشيء ما في المستقبل.
‫على البيانات غير المرئية ، سترغب في تجنب تحولها إلى آلات حفظ.
‫هذا هو المكان الذي تدخل فيه أقسام التدريب والتحقق والاختبار.
‫في مثال مرض القلب لدينا ، دعنا نقول أن هناك 100 مريض.
‫نبدأ بـ 100.
‫تتمثل إحدى طرق إنشاء هذه الانقسامات في خلط هؤلاء المرضى ، ثم اختيار 70٪ للتدريب.
‫مما يعني أنه سيكون هناك حوالي 70 سجل مريض هناك و 15٪ للتحقق و 15٪ للاختبار ، مما يعني أنه
‫سيكون هناك 70 مريضًا في مجموعة التدريب.
‫15 مريضا في قسم التحقق و 15 مريضا في اختبار الانقسام.
‫الآن ، قد تختلف النسب المئوية لكل منها ، لكن الممارسة القياسية عادة ما تكون حوالي 70 إلى
‫80٪ للتدريب ، و 10 إلى 15 للتحقق من الصحة و 10 إلى 15 للاختبار.
‫قد ترى في بعض الأمثلة أن بعض المجموعات أو بعض مجموعات البيانات يتم تقسيمها فقط إلى تدريب واختبار ،
‫ولكن هذا سيناريو حالة بحالة.
‫عادة سيكون لديك ثلاث مجموعات مختلفة.
‫ثم بمجرد حصولك على هذه الانقسامات باستخدام النموذج الذي اخترته ، يمكنك إطعام بيانات التدريب
‫أو المعلومات الخاصة بسجل 70 مريض.
‫وبمجرد تدريب النموذج الخاص بك ، يمكنك التحقق من نتائجه ومعرفة ما إذا كان يمكنك تحسينها في مجموعة التحقق من
‫الصحة.
‫هذا هو المكان الذي ستقوم فيه بضبط النموذج.
‫لذلك فقط لأنك حصلت على مجموعة واحدة من النتائج في نماذج التعلم الآلي في سجلات المرضى ، يمكنك في الواقع
‫تحسينها.
‫وسنرى هذا في درس مستقبلي حول تقسيم التحقق.
‫حسنًا ، قسم التحقق من الصحة هو المكان الذي يجب أن تختبره لمعرفة ما إذا كان بإمكانك تحسينه.
‫وأخيرًا ، بمجرد قيامك بتحسين النموذج الخاص بك ، يمكنك التحقق من نتائج النموذج بالإضافة إلى نتائج
‫أي نموذج آخر ربما تكون قد قمت به أثناء التجربة على مجموعة الاختبار.
‫المهم أن نتذكر أن كل هذه المجموعات الثلاث منفصلة.
‫أثناء التدريب ، لا يرى النموذج أبدًا تقسيم التحقق أو تقسيم الاختبار.
‫وأثناء الاختبار ، تقوم بذلك في قسم الاختبار ، وليس مجموعة التدريب.
‫إنه نفس الشيء عندما كنت تدرس لامتحانك.
‫إذا رأيت الاختبار النهائي أثناء التمرين ، فسيكون ذلك غشًا ولن تعكس نتيجتك النهائية
‫مدى جودة التعلم.
‫الى الان.
‫فكر في آخر مرة ذهبت فيها للاختبار.
‫هل تدربت مسبقا؟
‫هل كانت الممارسة التي كنت تقوم بها مفيدة للاختبار؟
‫وعندما تفكر في هذا ، حاول التفكير في كيفية توافقه مع سبب أهمية عدم السماح لنموذج
‫التعلم الآلي بمشاهدة مجموعة اختبار أو تقسيم بيانات الاختبار أثناء التدريب.