‫Lihatlah kami pergi.
‫Kami pindah ke kerangka kerja ini dengan kecepatan kilat, kami telah melakukan definisi masalah.
‫Kami telah melihat data.
‫Kami telah memutuskan metrik evaluasi.
‫Kami telah memahami beberapa fitur yang kami miliki dalam data kami.
‫Sekarang kita sampai pada langkah kelima, yaitu pemodelan.
‫Sekarang ada beberapa bagian untuk pemodelan.
‫Jadi kami telah memecahnya menjadi empat bagian yang berbeda.
‫Dan di sinilah Bagian satu.
‫Dan ini mungkin konsep paling penting dari pembelajaran mesin yang terdiri dari tiga set dan
‫sekarang di seluruh pemodelan, kami ingin menjawab pertanyaan berdasarkan masalah dan data kami.
‫Model pembelajaran mesin apa yang harus kita gunakan?
‫Pemodelan dapat dipecah menjadi tiga bagian, memilih dan melatih model, mengaduk model dan
‫perbandingan model.
‫Namun, sebelum kita masuk ke ini, bagian pertama dari pemodelan adalah dan topik paling
‫penting untuk dibahas di seluruh kursus ini adalah konsep terpenting dalam pembelajaran mesin, validasi kereta dan
‫pemisahan tes atau biasa disebut sebagai tiga set.
‫Sekarang, karena Anda ingin menggunakan model pembelajaran mesin untuk mendapatkan wawasan tentang beberapa data untuk memprediksi masa depan,
‫penting untuk menguji seberapa baik mereka akan pergi dan melakukannya di dunia nyata.
‫Untuk melakukan ini, Anda membagi data menjadi tiga set yang berbeda, satu set pelatihan untuk melatih model Anda pada
‫set validasi untuk memilih model Anda, dan satu set pengujian untuk menguji dan membandingkan model yang berbeda.
‫Mengapa ini penting?
‫Anggap saja seperti ini ketika Anda di universitas, Anda mungkin mempelajari materi pelajaran sepanjang
‫semester.
‫Kemudian sebelum ujian akhir, Anda mungkin melihat bagaimana Anda dapat meningkatkan pengetahuan Anda tentang ujian praktik.
‫Setelah mengerjakan ujian praktik dengan baik, Anda yakin bahwa Anda akan mengerjakan ujian akhir dengan baik saat mengikuti
‫ujian akhir.
‫Dan meskipun beberapa masalah yang belum pernah Anda lihat sebelumnya, Anda dapat menyesuaikan
‫pengetahuan yang telah Anda pelajari dari materi pelajaran dengan pertanyaan yang sedikit berbeda tetapi serupa pada ujian akhir.
‫Karena itu, Anda lulus ujian akhir dengan nilai bagus.
‫Adaptasi yang Anda dapatkan dari materi kursus dan ujian praktik hingga ujian akhir ini disebut dalam
‫pembelajaran mesin sebagai generalisasi, atau kemampuan model pembelajaran mesin untuk berkinerja baik
‫pada data yang belum pernah terlihat sebelumnya karena apa itu dipelajari pada dataset lain.
‫Sekarang, di mana ini bisa salah?
‫Nah, jika profesor Anda secara tidak sengaja mengirimkan ujian akhir untuk semua orang untuk berlatih ketika tiba saatnya
‫untuk ujian yang sebenarnya, semua orang pasti sudah melihatnya.
‫Sekarang, karena orang tahu apa yang seharusnya mereka harapkan, mereka menjalani ujian, mereka menjawab semua pertanyaan
‫dengan mudah, dan semua orang akhirnya mendapatkan nilai tertinggi.
‫Sekarang, nilai tertinggi mungkin tampak bagus, tetapi apakah siswa benar-benar belajar sesuatu atau mereka hanya
‫ahli mesin penghafal?
‫Wah, model pembelajaran mesin Anda menjadi berharga dalam memprediksi sesuatu di masa depan pada data yang tak
‫terlihat, Anda ingin menghindari mereka menjadi mesin memorisasi.
‫Di sinilah pelatihan, validasi, dan pemisahan tes masuk.
‫Dalam contoh penyakit jantung kita, katakanlah ada 100 pasien.
‫Kita mulai dengan seratus.
‫Salah satu cara untuk membuat split adalah dengan mengacak pasien ini, lalu pilih 70 persen untuk pelatihan.
‫Yang berarti sekitar 70 catatan pasien dan 15 persen untuk validasi dan 15 persen untuk pengujian, yang
‫berarti sekitar 70 pasien dalam kelompok pelatihan 15 pasien dan pemisahan validasi dan 15
‫pasien dalam pemisahan uji.
‫Sekarang, persentase masing-masing dapat bervariasi, tetapi praktik standar biasanya sekitar 70 hingga 80 persen untuk
‫pelatihan, 10 hingga 15 untuk validasi dan 10 15 untuk tes.
‫Anda mungkin melihat dalam beberapa contoh bahwa beberapa set atau beberapa set data hanya dibagi menjadi pelatihan dan pengujian.
‫Tapi itu skenario kasus per kasus.
‫Biasanya Anda akan memiliki tiga set yang berbeda.
‫Kemudian setelah Anda mendapatkan pemisahan ini menggunakan model yang Anda pilih, Anda akan gagal pada data pelatihan atau informasi
‫dari 70 catatan pasien, dan setelah model Anda dilatih, Anda dapat memeriksa hasilnya dan melihat apakah Anda
‫dapat memperbaikinya pada validasi, mengatakan ini adalah tempat Anda melakukan penyetelan model.
‫Jadi hanya karena model pembelajaran mesin Anda mendapatkan satu set hasil pada catatan pasien, Anda benar-benar
‫dapat meningkatkannya.
‫Dan kita akan melihat ini di masa depan.
‫Pelajaran tentang pemisahan validasi saat pemisahan validasi adalah di mana Anda harus menguji untuk melihat apakah Anda dapat
‫meningkatkan.
‫Dan akhirnya, setelah Anda meningkatkan model Anda, Anda dapat memeriksa hasil model serta hasil model lain yang mungkin
‫telah Anda lakukan selama eksperimen pada tes tersebut.
‫Yang penting untuk diingat adalah bahwa ketiga set ini terpisah selama pelatihan, model tidak pernah
‫melihat pemisahan validasi atau pemisahan pengujian.
‫Dan selama pengujian, Anda melakukannya pada test split, bukan training set.
‫Sama halnya ketika Anda belajar untuk ujian, jika Anda melihat ujian akhir saat berlatih, itu
‫akan menyontek dan hasil akhir Anda tidak akan mencerminkan seberapa baik Anda belajar.
‫Untuk saat ini, pikirkan tentang terakhir kali Anda mengikuti ujian, apakah Anda berlatih sebelumnya?
‫Apakah latihan yang Anda lakukan bermanfaat untuk ujian?
‫Dan ketika Anda memikirkan hal ini, coba dan pikirkan bagaimana hal ini sejalan dengan
‫mengapa penting untuk tidak membiarkan model pembelajaran mesin melihat set pengujian atau menguji data hanya saat sedang berlatih.