‫Modelado rígido, elección de la segunda parte.
‫Mencionamos en la última escucha, había tres partes para modelar, elegir un modelo, ajustar un
‫modelo y comparar modelos, una vez que haya dividido sus datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, puede comenzar
‫a revisar cada uno de estos pasos.
‫En esta lección, cubriremos algunos puntos sobre la elección de un modelo, que consiste en elegir un modelo y entrenarlo
‫con sus datos de entrenamiento, a diferencia de la creación de sus propios algoritmos desde cero.
‫Hay muchos modelos de aprendizaje automático prediseñados que puede aprovechar cuando comienza.
‫Su objetivo principal será saber qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático usar con qué tipo de problema
‫es este, porque algunos algoritmos funcionan mejor que otros en diferentes tipos de datos.
‫Echaremos un vistazo a esto específicamente cuando nos pongamos manos a la obra con nuestros proyectos.
‫Pero por ahora, un dato para recordar es que si está trabajando con árboles de decisión de datos estructurados, como
‫bosques aleatorios y algoritmos de aumento de gradiente como Cat Boose, un impulso adicional tiende a funcionar mejor.
‫Y si trabaja con datos no estructurados, el aprendizaje profundo, las redes neuronales y el aprendizaje por transferencia tienden
‫a funcionar mejor.
‫Una vez que haya elegido un modelo, su siguiente paso es entrenarlo.
‫El objetivo principal aquí será alinear las entradas y salidas.
‫Por ejemplo, en nuestro problema de enfermedad cardíaca, queremos que nuestro modelo observe las variables
‫de características, las entradas, y luego encuentre los patrones y los use para predecir la variable objetivo.
‫Así que recuerde, de la lección anterior, estas variables aquí son las variables de características.
‫Queremos usarlos para predecir las variables objetivo.
‫Otra configuración de nomenclatura común es usar X, que son los datos para predecir Y, que son las etiquetas.
‫Los diferentes algoritmos de aprendizaje automático tienen diferentes formas de hacer esto.
‫Veremos cómo hacerlo para algunos útiles en proyectos futuros.
‫Y recuerde, el entrenamiento de un modelo tiene lugar en la división de datos de entrenamiento.
‫Aquí es donde su modelo aprende el material del curso.
‫No queremos dejar que nuestras modelos hagan trampa y vean el examen final antes de que hagan su estudio.
‫Dependiendo de la cantidad de datos que tenga y de la complejidad de su modelo, el entrenamiento puede llevar un tiempo.
‫Uno de sus mayores objetivos al entrenar un modelo es minimizar el tiempo entre experimentos.
‫Entonces, a veces esto significará usar una pequeña parte de sus datos primero.
‫Por ejemplo, si está entrenando datos con cien mil ejemplos, puede comenzar a entrenar un modelo
‫con solo los primeros 10000 y ver cómo funciona.
‫También puede decidir utilizar un modelo menos complicado para empezar.
‫Los modelos profundos, como las redes de conocimiento, generalmente tardan más en entrenarse que otros tipos de modelos, y esto es algo que
‫vale la pena considerar cuando se trata de entrenar sus propios modelos.
‫Por ejemplo, si un experimento le lleva tres horas o incluso hasta un par de días para un pequeño porcentaje de
‫rendimiento de Buzan de su modelo, podría considerar.
‫¿Este experimento realmente vale la pena porque el aprendizaje automático es altamente iterativo?
‫Queremos minimizar este tiempo de experimentación que podemos ir del paso uno al paso dos al paso tres.
‫Pero nuevamente, si esto parece confuso, lo veremos en la práctica en los proyectos prácticos.
‫Y cosas para recordar, algunos modelos funcionan mejor que otros y tienen diferentes problemas.
‫No tengas miedo de probar cosas y esto es realmente importante.
‫El aprendizaje automático es, como dijimos antes, un proceso altamente iterativo.
‫Por lo tanto, es posible que algunas cosas que pruebes no funcionen la primera vez, y eso significa que simplemente descuidas esa
‫cosa en el futuro e intentas otra cosa, comienza con algo pequeño y aumenta, agrega complejidad según lo necesites.
‫Lo que esto significa es, por ejemplo, que si tuviera cien mil ejemplos, comenzaremos
‫con 10000.
‫Para empezar, vamos a utilizar un modelo simple en lugar de ir al modelo más grande,
‫más reciente y mejor, porque lo que buscamos son resultados prácticos, no algo que sea el mejor
‫en papel.
‫Queremos ver algo que realmente se pueda usar en el mundo real.
‫Y parte de sus experimentos implicará ajustar un modelo que muestre buenos resultados iniciales para obtener mejores
‫resultados, como ajustar un automóvil.
‫Si a su automóvil le va bien en una pista, es posible que no le vaya bien en otra pista.
‫Así que lo afina.
‫Echemos un vistazo a cómo hacerlo.
‫Pero en lugar de cuatro coches lo harán por modelos de aprendizaje automático.