‫Nhìn chúng tôi đây.
‫Đi.
‫Chúng tôi đang chuyển sang khuôn khổ này tại Lightning Pace.
‫Chúng tôi đã thực hiện xác định vấn đề.
‫Chúng tôi đã xem xét dữ liệu.
‫Chúng tôi đã quyết định một số liệu đánh giá.
‫Chúng tôi đã hiểu một số tính năng mà chúng tôi có trong dữ liệu của mình.
‫Bây giờ chúng ta đang đến bước năm, đó là lập mô hình.
‫Bây giờ có một số phần để lập mô hình, vì vậy chúng tôi đã chia nhỏ phần này thành bốn phần khác nhau và đây là
‫chúng ta đang ở phần một.
‫Đây có lẽ là khái niệm quan trọng nhất trong học máy, ba bộ.
‫Và bây giờ trong toàn bộ mô hình, chúng tôi muốn trả lời câu hỏi dựa trên vấn đề và dữ liệu của chúng tôi.
‫Chúng ta nên sử dụng mô hình học máy nào?
‫Mô hình hóa có thể được chia thành ba phần.
‫Lựa chọn và đào tạo một người mẫu.
‫Điều chỉnh mô hình và so sánh mô hình.
‫Trước khi chúng ta đi sâu vào vấn đề này, chúng ta sẽ tham khảo phần một của mô hình hóa và chủ
‫đề quan trọng nhất cần thảo luận trong toàn bộ khóa học này là khái niệm quan trọng nhất trong học máy, xác nhận đoàn tàu
‫và phân tách thử nghiệm hay thường được gọi là ba bộ.
‫Bây giờ, vì bạn muốn sử dụng các mô hình học máy để hiểu rõ hơn về một số dữ liệu nhằm dự đoán tương lai, nên điều quan
‫trọng là phải kiểm tra xem chúng sẽ hoạt động và hoạt động tốt như thế nào trong thế giới thực.
‫Để làm điều này, bạn chia dữ liệu của mình thành ba bộ khác nhau, một bộ đào tạo để đào tạo mô hình của bạn trên một bộ xác thực để
‫kích hoạt mô hình của bạn và một bộ kiểm tra để kiểm tra và so sánh các mô hình khác nhau của bạn.
‫Tại sao nó quan trọng?
‫Hãy nghĩ về nó như thế này.
‫Khi bạn ở trường đại học, bạn có thể nghiên cứu các tài liệu của khóa học trong suốt học kỳ.
‫Sau đó, trước kỳ thi cuối kỳ, bạn có thể xem cách bạn có thể cải thiện kiến thức của mình trong kỳ thi thực hành.
‫Sau khi làm tốt bài thi thực hành, bạn tự tin rằng mình sẽ làm tốt bài thi cuối khóa.
‫Khi bạn làm bài kiểm tra cuối kỳ và tất cả những vấn đề đó, một số vấn đề bạn
‫chưa từng gặp trước đây, bạn có thể điều chỉnh kiến thức bạn đã học từ tài liệu nghiên cứu thành những câu hỏi hơi khác nhưng
‫tương tự trong bài kiểm tra cuối kỳ.
‫Vì điều này, bạn vượt qua kỳ thi cuối kỳ với điểm số cao.
‫Sự thích ứng này mà bạn đã có từ tài liệu khóa học và bài kiểm tra thực hành cho đến bài kiểm tra cuối cùng được gọi
‫trong học máy là khả năng tổng quát hóa hoặc khả năng mô hình học máy hoạt động tốt trên dữ liệu mà nó
‫chưa từng thấy trước đây vì những gì nó học được trên một mô hình khác tập dữ liệu.
‫Bây giờ, điều này có thể sai ở đâu?
‫Chà, nếu giáo sư của bạn tình cờ gửi đề thi cuối kỳ ra cho mọi người luyện tập khi
‫đến kỳ thi thực sự, thì mọi người đã xem rồi.
‫Bây giờ, vì mọi người biết họ nên mong đợi điều gì, họ trải qua kỳ thi và trả lời tất cả các câu
‫hỏi một cách dễ dàng và tất cả mọi người đều đạt điểm cao nhất.
‫Bây giờ, điểm cao nhất có thể xuất hiện tốt, nhưng học sinh có thực sự học được gì không hay chúng chỉ là những
‫cỗ máy ghi nhớ chuyên nghiệp?
‫Để các mô hình học máy của bạn có giá trị trong việc dự đoán điều gì đó trong tương lai.
‫Trên dữ liệu không nhìn thấy, bạn sẽ muốn tránh chúng trở thành máy ghi nhớ.
‫Đây là nơi đào tạo, xác nhận và phân chia kiểm tra.
‫Trong ví dụ về bệnh tim của chúng tôi, giả sử có 100 bệnh nhân.
‫Chúng tôi bắt đầu với 100.
‫Một cách để tạo ra các phân tách này là xáo trộn những bệnh nhân này, sau đó chọn 70% để đào tạo.
‫Điều đó có nghĩa là sẽ có khoảng 70 hồ sơ bệnh nhân ở đó và 15% để xác nhận và 15% để kiểm tra, có
‫nghĩa là sẽ có 70 bệnh nhân trong tập huấn luyện.
‫15 bệnh nhân trong phần xác nhận và 15 bệnh nhân trong phần thử nghiệm.
‫Bây giờ, tỷ lệ phần trăm của mỗi loại này có thể khác nhau, nhưng thực hành tiêu chuẩn thường là khoảng 70 đến
‫80% để đào tạo, 10 đến 15 để xác nhận và 10 đến 15 để kiểm tra.
‫Bạn có thể thấy trong một số ví dụ rằng một số bộ hoặc một số bộ dữ liệu chỉ được tách thành đào tạo và kiểm
‫tra, nhưng đó là từng trường hợp một.
‫Thông thường bạn sẽ có ba bộ khác nhau.
‫Sau đó, khi bạn đã có những phần tách này bằng cách sử dụng mô hình bạn đã chọn, bạn sẽ cung cấp dữ liệu đào tạo
‫hoặc thông tin của 70 hồ sơ bệnh nhân này.
‫Và khi mô hình của bạn đã được đào tạo, bạn có thể kiểm tra kết quả của nó và xem liệu bạn có thể cải thiện chúng trên bộ xác thực
‫hay không.
‫Đây là nơi bạn sẽ thực hiện điều chỉnh mô hình.
‫Vì vậy, chỉ vì các mô hình máy học của bạn có một bộ kết quả trên hồ sơ bệnh nhân, bạn thực sự có
‫thể cải thiện chúng.
‫Và chúng ta sẽ thấy điều này trong một bài học trong tương lai về phần tách xác thực.
‫Chà, phần phân tách xác thực là nơi bạn nên thử nghiệm để xem liệu bạn có thể cải thiện nó hay không.
‫Và cuối cùng, khi bạn đã cải thiện mô hình của mình, bạn có thể kiểm tra kết quả của mô hình cũng như bất kỳ kết quả nào
‫của mô hình khác mà bạn có thể đã thực hiện trong quá trình thử nghiệm trên bộ thử nghiệm.
‫Điều quan trọng cần nhớ là cả ba bộ này đều riêng biệt.
‫Trong quá trình đào tạo, mô hình không bao giờ thấy sự phân tách xác thực hoặc phân tách thử nghiệm.
‫Và trong quá trình thử nghiệm, bạn đang thực hiện trên phần tách thử nghiệm, không phải tập huấn luyện.
‫Nó giống như khi bạn học cho kỳ thi của mình.
‫Nếu bạn nhìn thấy bài kiểm tra cuối cùng trong khi luyện tập, đó sẽ là gian lận và kết quả cuối cùng của bạn sẽ không
‫phản ánh bạn học tốt như thế nào.
‫Còn bây giờ.
‫Nghĩ về lần cuối cùng bạn đi kiểm tra.
‫Bạn đã thực hành trước?
‫Thực hành bạn đang làm có hữu ích cho bài kiểm tra không?
‫Và khi bạn đang nghĩ về điều này, hãy thử và nghĩ xem nó phù hợp như thế nào với lý do tại
‫sao điều quan trọng là không để mô hình học máy nhìn thấy tập hợp thử nghiệm hoặc phân tách dữ liệu thử nghiệm trong khi đào tạo.