‫Stiffle Modeling, Teil zwei Auswahl.
‫Wir haben im letzten Hören erwähnt, dass es drei Teile
‫der Modellierung, der Auswahl eines Modells, der Abstimmung eines Modells und des Vergleichs
‫von Modellen gibt Schritte.
‫In dieser Lektion behandeln wir einige Punkte zur Auswahl eines Modells, d. h. Sie wählen ein Modell aus und
‫trainieren es mit Ihren Trainingsdaten, im Gegensatz zum Erstellen eigener Algorithmen von Grund auf neu.
‫Es gibt viele vorgefertigte Modelle für maschinelles Lernen, die Sie zu Beginn nutzen können.
‫Ihr Hauptziel wird es sein, zu wissen, welche Art von maschinellem Lernalgorithmus für welche Art von Problem
‫verwendet werden soll, da einige Algorithmen bei verschiedenen Datentypen besser funktionieren als andere.
‫Wir werden uns das konkret anschauen, wenn wir unsere Projekte in die Hand nehmen.
‫Aber im Moment ist ein Leckerbissen, den Sie sich merken sollten, wenn Sie mit strukturierten Daten-Entscheidungsbäumen wie Random
‫Forests und Gradienten-Boosting-Algorithmen wie Cat Boose arbeiten, ist ein zusätzlicher Boost in der Regel am besten.
‫Und wenn Sie mit unstrukturierten Daten arbeiten, funktionieren Deep Learning, neuronale Netze und Transfer-Learning in der Regel
‫am besten.
‫Nachdem Sie sich für ein Modell entschieden haben, müssen Sie es im nächsten Schritt trainieren.
‫Das Hauptziel hier wird es sein, die Ein- und Ausgänge in Einklang zu bringen.
‫In unserem Herzkrankheitsproblem möchten wir beispielsweise, dass unser Modell die Merkmalsvariablen und
‫die Eingaben untersucht, dann die Muster findet und sie verwendet, um die Zielvariable vorherzusagen.
‫Denken Sie also daran, dass diese Variablen aus der vorherigen Lektion die Feature-Variablen sind.
‫Diese wollen wir nutzen, um die Zielvariablen vorherzusagen.
‫Eine andere gängige Benennungseinstellung ist die Verwendung von X, dh den Daten zur Vorhersage von Y, den Beschriftungen.
‫Verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens haben unterschiedliche Möglichkeiten, dies zu tun.
‫Wir werden sehen, wie dies für eine Handvoll nützlicher in zukünftigen Projekten zu tun ist.
‫Und denken Sie daran, dass das Training eines Modells anhand der Trainingsdatenaufteilung stattfindet.
‫Hier lernt Ihr Modell das Kursmaterial.
‫Wir möchten nicht, dass unsere Models schummeln und die Abschlussprüfung sehen, bevor sie ihr Studium machen.
‫Je nachdem, wie viele Daten Sie haben und wie komplex Ihr Modell ist, kann das Training eine Weile dauern.
‫Eines Ihrer größten Ziele beim Trainieren eines Modells besteht darin, die Zeiten zwischen den Experimenten zu minimieren.
‫Dies bedeutet manchmal, dass Sie zuerst einen kleinen Teil Ihrer Daten verwenden müssen.
‫Wenn Ihre Trainingsdaten beispielsweise 100.000 Beispiele enthalten, können Sie ein Modell nur mit den
‫ersten 10000 trainieren und sehen, wie es läuft.
‫Sie können sich auch für ein weniger kompliziertes Modell entscheiden.
‫Deep-Modelle wie Know Networks brauchen im Allgemeinen länger zum Trainieren als andere Arten von Modellen, und dies ist eine Überlegung
‫wert, wenn es darum geht, Ihre eigenen Modelle zu trainieren.
‫Wenn Sie beispielsweise für einen kleinen Prozentsatz der Buzan-Leistung Ihres Modells für ein Experiment drei Stunden oder sogar mehrere
‫Tage benötigen, sollten Sie dies in Betracht ziehen.
‫Lohnt sich dieses Experiment tatsächlich, da maschinelles Lernen sehr iterativ ist.
‫Wir möchten diese Experimentierzeit so minimieren, dass wir von Schritt eins über Schritt zwei bis hin zu Schritt drei gehen können.
‫Aber auch wenn dies verwirrend aussieht, werden wir es in der Praxis in den praktischen Projekten sehen.
‫Und Sie sollten sich daran erinnern, dass einige Modelle besser funktionieren als andere und andere Probleme haben.
‫Haben Sie keine Angst, Dinge auszuprobieren und das ist wirklich wichtig.
‫Maschinelles Lernen ist, wie bereits erwähnt, ein sehr iterativer Prozess.
‫Einige Dinge, die Sie ausprobieren, funktionieren möglicherweise nicht beim ersten Mal, und das bedeutet, dass Sie diese Dinge in
‫Zukunft einfach vernachlässigen und etwas anderes ausprobieren, klein anfangen und aufbauen, die Komplexität nach Bedarf hinzufügen.
‫Das bedeutet zum Beispiel, wenn Sie hunderttausend Beispiele haben, beginnen wir mit
‫10000.
‫Wir werden zunächst ein einfaches Modell verwenden, anstatt das größte und neueste und beste Modell zu
‫verwenden, denn wir streben nach praktischen Ergebnissen und nicht nach dem, was auf dem Papier das
‫Beste ist.
‫Wir wollen etwas sehen, das in der realen Welt tatsächlich verwendet werden kann.
‫Und ein Teil Ihrer Experimente wird das Tunen eines Modells beinhalten, das gute Anfangsergebnisse zeigt, um bessere Ergebnisse zu erzielen, wie
‫zum Beispiel das Tunen eines Autos.
‫Wenn Ihr Auto auf einer Strecke gut abschneidet, ist es auf einer anderen Strecke möglicherweise nicht so gut.
‫Also stellst du es auf.
‫Schauen wir uns an, wie das geht.
‫Aber statt vier Autos werden es Modelle für maschinelles Lernen tun.