‫Guarda noi andiamo.
‫Ci stiamo muovendo verso questo framework ad un ritmo fulmineo, abbiamo fatto la definizione del problema.
‫Abbiamo esaminato i dati.
‫Abbiamo deciso una metrica di valutazione.
‫Abbiamo compreso alcune delle caratteristiche che abbiamo nei nostri dati.
‫Ora siamo alla fase cinque, che è la modellazione.
‫Ora ci sono alcune parti da modellare.
‫Quindi abbiamo suddiviso questo in quattro sezioni diverse.
‫Ed è qui che si trova la Sezione uno.
‫E questo è probabilmente il concetto più importante di apprendimento automatico che tre imposta e ora su tutta
‫la modellazione, vogliamo rispondere alla domanda in base al nostro problema e ai nostri dati.
‫Quale modello di machine learning dovremmo usare?
‫La modellazione può essere suddivisa in tre parti, scelta e addestramento di un modello, elaborazione di un modello e confronto
‫di modelli.
‫Prima di entrare in questi, tuttavia, la prima parte della modellazione è e l'argomento più importante
‫da discutere in questo intero corso è il concetto più importante nell'apprendimento automatico, la convalida del treno e le
‫suddivisioni dei test o comunemente indicati come tre set.
‫Ora, dal momento che vuoi utilizzare modelli di apprendimento automatico per ottenere informazioni dettagliate su alcuni dati per prevedere
‫il futuro, è importante testare quanto bene andrebbero e si comportano nel mondo reale.
‫Per fare ciò, dividi i tuoi dati in tre diversi set, un set di training per addestrare il tuo modello su un set
‫di convalida per scegliere il tuo modello e un set di test per testare e confrontare i tuoi diversi modelli.
‫Perché questo è importante?
‫Pensaci in questo modo quando sei all'università, potresti studiare i materiali del corso per tutto il
‫semestre.
‫Quindi, prima dell'esame finale, potresti vedere come puoi migliorare le tue conoscenze in un esame pratico.
‫Dopo aver superato bene l'esame pratico, sei sicuro che farai bene l'esame finale quando sosterrai l'esame
‫finale.
‫E nonostante alcuni dei problemi che non hai mai visto prima, sei in
‫grado di adattare le conoscenze apprese dai materiali di studio alle domande leggermente diverse ma simili dell'esame finale.
‫Per questo motivo superi l'esame finale con ottimi voti.
‫Questo adattamento che hai avuto dai materiali del corso e dagli esami pratici all'esame finale è indicato nell'apprendimento automatico come una
‫generalizzazione, o la capacità di un modello di apprendimento automatico di funzionare bene su dati che
‫non ha visto prima a causa di ciò che è appreso su un altro set di dati.
‫Ora, dove potrebbe andare storto?
‫Bene, se il tuo professore avesse inviato per sbaglio l'esame finale affinché tutti potessero esercitarsi quando sarebbe arrivato il
‫momento dell'esame vero e proprio, tutti lo avrebbero già visto.
‫Ora, poiché le persone sanno cosa dovrebbero aspettarsi, superano l'esame, rispondono a tutte le domande con facilità
‫e tutti finiscono per ottenere il massimo dei voti.
‫Ora, i voti migliori possono sembrare buoni, ma gli studenti hanno davvero imparato qualcosa o erano solo macchine
‫di memorizzazione esperte?
‫Ragazzo, i tuoi modelli di machine learning per essere preziosi nel prevedere qualcosa in futuro su dati
‫non visti, vuoi evitare che diventino macchine di memorizzazione.
‫È qui che entrano in gioco la formazione, la convalida e le suddivisioni dei test.
‫Nel nostro esempio di malattie cardiache, diciamo che c'erano 100 pazienti.
‫Cominciamo con cento.
‫Un modo per creare le divisioni è mescolare questi pazienti, quindi selezionare il 70% per l'allenamento.
‫Il che significherebbe che sarebbero circa 70 cartelle cliniche e il 15% per la convalida e il 15% per i test,
‫il che significa circa 70 pazienti nel set di formazione 15 pazienti e nella divisione di convalida e
‫15 pazienti nella divisione del test.
‫Ora, le percentuali di ciascuno di questi possono variare, ma la pratica standard è di solito intorno al 70-80 percento per
‫la formazione, da 10 a 15 per la convalida e 10 15 per il test.
‫In alcuni esempi potresti vedere che alcuni set o alcuni set di dati vengono suddivisi solo in training e test.
‫Ma questo è caso per caso.
‫Di solito avrai tre set diversi.
‫Quindi, una volta ottenute queste suddivisioni utilizzando un modello che hai scelto, fallirai con i dati di addestramento o le informazioni di 70 cartelle
‫cliniche e, una volta che il tuo modello si è addestrato, puoi controllarne i risultati e vedere se può migliorarli sulla
‫convalida, ha detto che è qui che si esegue la messa a punto del modello.
‫Quindi, solo perché i modelli di apprendimento automatico hanno ottenuto una serie di risultati sui record dei pazienti,
‫puoi effettivamente migliorarli.
‫E questo lo vedremo in futuro.
‫Lezione sulla divisione di convalida mentre la divisione di convalida è dove dovresti testare per vedere se puoi
‫migliorare.
‫E infine, una volta migliorato il tuo modello, puoi controllare i risultati dei modelli e qualsiasi altro risultato dei modelli che
‫potresti aver fatto durante la sperimentazione sul test detto.
‫Ciò che è importante ricordare è che tutti e tre questi set sono separati durante l'addestramento, il modello non vede mai
‫una divisione di convalida o la divisione del test.
‫E durante il test, lo stai facendo sulla divisione del test, non sul set di allenamento.
‫È lo stesso di quando stavi studiando per il tuo esame, se vedessi l'esame finale mentre ti
‫esercitavi, sarebbe un imbroglio e il tuo risultato finale non rifletterebbe quanto bene avresti imparato.
‫Per ora, pensa all'ultima volta che sei andato a fare un test, ti sei esercitato prima?
‫La pratica che stavi facendo è stata utile per il test?
‫E quando ci pensi, prova a pensare a come si allinea al motivo per cui è importante non
‫consentire a un modello di apprendimento automatico di visualizzare un set di test o i dati di test semplicemente durante l'addestramento.