‫Stijf modelleren, deel twee kiezen.
‫We noemden in de laatste luisterbeurt dat er drie delen waren om te modelleren, een model te
‫kiezen, een model af te stemmen en modellen te vergelijken. Zodra je je gegevens hebt opgesplitst in trainings-, validatie- en testsets, kun je beginnen
‫met het doorlopen van elk van deze stappen.
‫In deze les gaan we enkele punten behandelen bij het kiezen van een model, dat wil zeggen dat u een model kiest en
‫dit traint op uw trainingsgegevens, in tegenstelling tot het maken van uw eigen algoritmen vanaf het begin.
‫Er zijn veel vooraf gebouwde machine learning-modellen waarvan u kunt profiteren wanneer u voor het eerst begint.
‫Je belangrijkste doel is om te weten welk soort machine learning-algoritme je moet gebruiken voor wat voor soort
‫probleem dit is, omdat sommige algoritmen beter werken dan andere op verschillende soorten gegevens.
‫We zullen hier specifiek naar kijken wanneer we onze projecten in handen krijgen.
‫Maar voor nu, een kleinigheid om te onthouden, is dat als je werkt met gestructureerde gegevensbeslissingsbomen zoals willekeurige forests
‫en algoritmen voor het versterken van gradiënten zoals Cat Boose, een extra boost meestal het beste werkt.
‫En als je met ongestructureerde data werkt, werken deep learning, neurale netwerken en transfer learning meestal
‫het beste.
‫Als je eenmaal een model hebt gekozen, is je volgende stap om ze te trainen.
‫Het belangrijkste doel hier zal zijn om de inputs en outputs op één lijn te brengen.
‫In ons hartziekteprobleem willen we bijvoorbeeld dat ons model kijkt naar de kenmerkvariabelen,
‫de invoer, en dan de patronen vindt en deze gebruikt om de doelvariabele te voorspellen.
‫Onthoud dus dat uit de vorige les deze variabelen hier de kenmerkvariabelen zijn.
‫Deze willen we gebruiken om de doelvariabelen te voorspellen.
‫Een andere veelvoorkomende naamgevingsinstelling is om X te gebruiken, wat de gegevens zijn om Y te voorspellen, wat de labels zijn.
‫Verschillende machine learning-algoritmen hebben verschillende manieren om dit te doen.
‫We zullen zien hoe we het voor een handvol nuttige kunnen doen in toekomstige projecten.
‫En onthoud, het trainen van een model vindt plaats op de splitsing van trainingsgegevens.
‫Hier leert uw model de cursusstof.
‫We willen niet dat onze modellen spieken en het eindexamen zien voordat ze gaan studeren.
‫Afhankelijk van hoeveel gegevens je hebt en hoe complex je model is, kan de training even duren.
‫Een van je grootste doelen bij het trainen van een model is om de tijd tussen experimenten te minimaliseren.
‫Dus soms betekent dit dat u eerst een klein deel van uw gegevens moet gebruiken.
‫Als uw trainingsgegevens bijvoorbeeld honderdduizend voorbeelden bevatten, kunt u een model beginnen te trainen met
‫alleen de eerste 10000 en kijken hoe het gaat.
‫U kunt er ook voor kiezen om om te beginnen een minder gecompliceerd model te gebruiken.
‫Diepe modellen zoals bekende netwerken hebben over het algemeen meer tijd nodig om te trainen dan andere soorten modellen, en dit is iets dat het
‫overwegen waard is als het gaat om het trainen van je eigen modellen.
‫Als een experiment u bijvoorbeeld drie uur of zelfs een paar dagen kost voor een klein percentage
‫Buzan-prestaties van uw model, kunt u overwegen.
‫Is dit experiment echt de moeite waard, omdat machine learning zeer iteratief is.
‫We willen deze experimenteertijd die we van stap één naar stap twee naar stap drie kunnen gaan, minimaliseren.
‫Maar nogmaals, als dit er verwarrend uitziet, zullen we het in de praktijk zien in de uitvoering van projecten.
‫En dingen om te onthouden, sommige modellen werken beter dan andere en verschillende problemen.
‫Wees niet bang om dingen te proberen en dit is echt belangrijk.
‫Machine learning is, zoals we al eerder zeiden, een zeer iteratief proces.
‫Dus sommige dingen die je uitprobeert, werken misschien niet de eerste keer, en dat betekent dat je dat ding in de
‫toekomst gewoon negeert en iets anders probeert, klein begint en opbouwt, complexiteit toevoegt als je nodig hebt.
‫Wat dit betekent is, bijvoorbeeld, als je honderdduizend voorbeelden had, we beginnen bij
‫10000.
‫We gaan om te beginnen eerst een eenvoudig model gebruiken in plaats van naar het grootste en
‫nieuwste en beste model te gaan, want wat we nastreven zijn praktische resultaten, niet iets dat op papier
‫het beste is.
‫We willen iets zien dat daadwerkelijk in de echte wereld kan worden gebruikt.
‫En een deel van je experimenten omvat het afstemmen van een model dat goede eerste resultaten laat zien om betere resultaten te
‫krijgen, zoals het tunen van een auto.
‫Als je auto het goed doet op de ene baan, doet hij het misschien niet goed op een andere baan.
‫Dus je stemt het af.
‫Laten we eens kijken hoe dat te doen.
‫Maar in plaats van vier auto's zal het het doen voor modellen voor machine learning.