‫Míranos ir.
‫Nos estamos moviendo a este marco a un ritmo vertiginoso, hemos hecho la definición del problema.
‫Hemos analizado los datos.
‫Nos decidimos por una métrica de evaluación.
‫Hemos entendido algunas de las características que tenemos en nuestros datos.
‫Ahora vamos al paso cinco, que es el modelado.
‫Ahora hay algunas partes del modelado.
‫Así que lo hemos dividido en cuatro secciones diferentes.
‫Y aquí es donde está la Sección uno.
‫Y este es probablemente el concepto más importante de aprendizaje automático que tenemos en tres conjuntos y ahora,
‫sobre todo el modelado, queremos responder la pregunta en función de nuestro problema y datos.
‫¿Qué modelo de aprendizaje automático deberíamos utilizar?
‫El modelado se puede dividir en tres partes, elegir y entrenar un modelo, batir un modelo
‫y compararlo.
‫Sin embargo, antes de adentrarnos en esto, la primera parte del modelado es y el tema más importante
‫para discutir en todo este curso es el concepto más importante en el aprendizaje automático, la validación del tren y
‫las divisiones de prueba o comúnmente conocidas como tres conjuntos.
‫Ahora, dado que desea utilizar modelos de aprendizaje automático para obtener información sobre algunos datos para predecir el futuro,
‫es importante probar qué tan bien funcionarían y lo harían en el mundo real.
‫Para hacer esto, divida sus datos en tres conjuntos diferentes, un conjunto de entrenamiento para entrenar su modelo en un
‫conjunto de validación para elegir su modelo y un conjunto de prueba para probar y comparar sus diferentes modelos.
‫¿Porque es esto importante?
‫Piénselo así cuando esté en la universidad, podría estudiar los materiales del curso durante todo el
‫semestre.
‫Luego, antes del examen final, es posible que vea cómo puede mejorar sus conocimientos en un examen de práctica.
‫Después de haber obtenido buenos resultados en el examen de práctica, está seguro de que le irá bien en el examen final cuando realice
‫el examen final.
‫Y aunque nunca ha visto algunos de los problemas, puede adaptar el conocimiento
‫que ha aprendido de los materiales de estudio a las preguntas ligeramente diferentes pero similares del examen final.
‫Por eso, apruebas el examen final con excelentes notas.
‫Esta adaptación que tuvo de los materiales del curso y los exámenes de práctica al examen final se conoce en el
‫aprendizaje automático como una generalización, o la capacidad de un modelo de aprendizaje automático para funcionar bien
‫en datos que no ha visto antes debido a lo que es. aprendido en otro conjunto de datos.
‫Ahora, ¿dónde podría salir mal esto?
‫Bueno, si su profesor envió accidentalmente el examen final para que todos practicaran cuando llegara el momento
‫del examen real, todos ya lo habrían visto.
‫Ahora, dado que las personas saben lo que deberían esperar, pasan por el examen, responden todas las preguntas
‫con facilidad y todos terminan obteniendo las mejores calificaciones.
‫Ahora, las notas altas pueden parecer buenas, pero ¿los estudiantes realmente aprendieron algo o eran solo máquinas
‫de memorización expertas?
‫Vaya, sus modelos de aprendizaje automático son valiosos para predecir algo en el futuro sobre datos invisibles,
‫desea evitar que se conviertan en máquinas de memorización.
‫Aquí es donde entran en juego el entrenamiento, la validación y las divisiones de prueba.
‫En nuestro ejemplo de enfermedad cardíaca, digamos que había 100 pacientes.
‫Empezamos con cien.
‫Una forma de crear las divisiones es barajar a estos pacientes y luego seleccionar el 70 por ciento para el entrenamiento.
‫Lo que significaría que serían alrededor de 70 registros de pacientes y un 15 por ciento para validación y un 15 por ciento para pruebas,
‫lo que significa alrededor de 70 pacientes en el conjunto de entrenamiento, 15 pacientes y la división de validación y
‫15 pacientes en la división de prueba.
‫Ahora, los porcentajes de cada uno de estos pueden variar, pero la práctica estándar suele ser de alrededor del 70 al 80 por ciento para
‫la capacitación, del 10 al 15 para la validación y del 10 al 15 para la prueba.
‫Puede ver en algunos ejemplos que algunos conjuntos o algunos conjuntos de datos solo se dividen en entrenamiento y prueba.
‫Pero eso es caso por caso.
‫Por lo general, tendrá tres conjuntos diferentes.
‫Luego, una vez que tenga estas divisiones utilizando un modelo que haya elegido, fallará en los datos de entrenamiento o en la información de
‫los registros de 70 pacientes, y una vez que su modelo se haya entrenado, puede verificar sus resultados y ver si puede
‫mejorarlos en la validación, dijo que aquí es donde se hace el ajuste del modelo.
‫Entonces, solo porque sus modelos de aprendizaje automático obtuvieron un conjunto de resultados en los registros de pacientes, en
‫realidad puede mejorarlos.
‫Y veremos esto en el futuro.
‫La lección sobre la división de validación mientras la división de validación es donde debería probar para ver si puede
‫mejorar.
‫Y finalmente, una vez que mejore su modelo, puede verificar los resultados de los modelos, así como los resultados de cualquier otro modelo
‫que pueda haber obtenido durante la experimentación en la prueba, dijo.
‫Lo que es importante recordar es que estos tres conjuntos por separado durante el entrenamiento, el modelo nunca ve
‫una división de validación o la división de prueba.
‫Y durante las pruebas, lo hace en la división de prueba, no en el conjunto de entrenamiento.
‫Es lo mismo que cuando estabas estudiando para tu examen, si vieras el examen final mientras practicas,
‫eso sería una trampa y tu resultado final no reflejaría qué tan bien aprenderías.
‫Por ahora, piensa en la última vez que fuiste a un examen, ¿practicaste antes?
‫¿La práctica que estaba haciendo fue útil para el examen?
‫Y cuando esté pensando en esto, intente pensar en cómo se alinea con la razón por la que es
‫importante no permitir que un modelo de aprendizaje automático vea un conjunto de pruebas o datos de prueba simplemente mientras se entrena.