‫Stiffle modellazione, seconda parte scelta.
‫Abbiamo menzionato nell'ultimo ascolto che c'erano tre parti per modellare, scegliere un modello, mettere a punto un
‫modello e confrontare i modelli, una volta che hai diviso i tuoi dati in set di addestramento, convalida e test, puoi iniziare
‫a passare attraverso ciascuno di questi passi.
‫In questa lezione, tratteremo alcuni punti sulla scelta di un modello, ovvero scegliere un modello e addestrarlo
‫sui dati di addestramento, a differenza della creazione di algoritmi da zero.
‫Esistono molti modelli di apprendimento automatico precostruiti da cui puoi trarre vantaggio quando inizi per la prima volta.
‫Il tuo obiettivo principale sarà sapere quale tipo di algoritmo di apprendimento automatico utilizzare con il tipo di
‫problema, perché alcuni algoritmi funzionano meglio di altri su diversi tipi di dati.
‫Daremo un'occhiata a questo in particolare quando metteremo le mani sui nostri progetti.
‫Ma per ora, un bocconcino da ricordare è che se stai lavorando con alberi decisionali di dati strutturati come
‫foreste casuali e algoritmi di aumento del gradiente come Cat Boose, una spinta extra tende a funzionare meglio.
‫E se lavori con dati non strutturati, il deep learning, le reti neurali e il transfer learning tendono
‫a funzionare meglio.
‫Una volta scelto un modello, il prossimo passo è addestrarlo.
‫L'obiettivo principale qui sarà quello di allineare gli input e gli output.
‫Ad esempio, nel nostro problema di malattie cardiache, vogliamo che il nostro modello esamini le
‫variabili delle caratteristiche, gli input, quindi trovi i modelli e li usi per prevedere la variabile target.
‫Quindi ricorda, dalla lezione precedente, queste variabili qui sono le variabili delle caratteristiche.
‫Vogliamo usarli per prevedere le variabili target.
‫Un'altra impostazione di denominazione comune consiste nell'utilizzare X, ovvero i dati per prevedere Y, ovvero le etichette.
‫Diversi algoritmi di apprendimento automatico hanno modi diversi per farlo.
‫Vedremo come farlo per una manciata di utili in progetti futuri.
‫E ricorda, l'addestramento di un modello avviene sulla suddivisione dei dati di addestramento.
‫Qui è dove il tuo modello apprende il materiale del corso.
‫Non vogliamo permettere ai nostri modelli di barare e vedere l'esame finale prima di studiare.
‫A seconda della quantità di dati di cui disponi e della complessità del tuo modello, l'addestramento potrebbe richiedere del tempo.
‫Uno dei tuoi più grandi obiettivi durante l'addestramento di un modello è ridurre al minimo i tempi tra gli esperimenti.
‫Quindi a volte questo significherà utilizzare prima una piccola parte dei tuoi dati.
‫Ad esempio, se stai addestrando i dati con centomila esempi, potresti iniziare ad addestrare un modello
‫con solo i primi 10000 e vedere come va.
‫Potresti anche decidere di utilizzare un modello meno complicato per cominciare.
‫I modelli profondi come le reti conosciute generalmente richiedono più tempo per l'addestramento rispetto ad altri tipi di modelli, e questo è qualcosa che
‫vale la pena considerare quando si tratta di addestrare i propri modelli.
‫Ad esempio, se un esperimento richiede tre ore o anche un paio di giorni per una piccola percentuale di prestazioni
‫Buzan del tuo modello, potresti prendere in considerazione.
‫Vale davvero la pena fare questo esperimento perché l'apprendimento automatico è altamente iterativo.
‫Vogliamo ridurre al minimo questo tempo di sperimentazione che possiamo passare dal passaggio uno al passaggio due al passaggio tre.
‫Ma ancora una volta, se questo sembra confuso, lo vedremo in pratica nei progetti manuali.
‫E cose da ricordare, alcuni modelli funzionano meglio di altri e problemi diversi.
‫Non abbiate paura di provare le cose e questo è davvero importante.
‫L'apprendimento automatico è, come abbiamo detto prima, un processo altamente iterativo.
‫Quindi alcune cose che provi potrebbero non funzionare la prima volta, e questo significa semplicemente trascurare quella cosa
‫andando avanti e provare qualcos'altro, iniziare in piccolo e costruire, aggiungere complessità di cui hai bisogno.
‫Ciò significa che, ad esempio, se hai centomila esempi, inizieremo da
‫10.000.
‫Useremo un modello semplice per cominciare piuttosto che andare al modello più grande, più recente
‫e più grande, perché ciò che cerchiamo sono risultati pratici, non qualcosa che sia il migliore
‫sulla carta.
‫Vogliamo vedere qualcosa che possa essere effettivamente utilizzato nel mondo reale.
‫E parte dei tuoi esperimenti riguarderà la messa a punto di un modello che mostra buoni risultati iniziali per ottenere risultati migliori,
‫come la messa a punto di un'auto.
‫Se la tua auto va bene su una pista, potrebbe non andare bene su un'altra pista.
‫Quindi metti a punto.
‫Diamo un'occhiata a come farlo.
‫Ma invece di quattro auto lo farà per i modelli di apprendimento automatico.