‫ขั้นตอนที่ห้า การสร้างแบบจำลอง
‫ส่วนที่สอง การเลือก
‫เราได้กล่าวถึงในบทเรียนที่แล้วว่า มีสามส่วนในการสร้างแบบจำลอง การเลือกแบบจำลอง การปรับแต่งแบบจำลอง และการเปรียบเทียบแบบจำลอง
‫เมื่อคุณได้แยกข้อมูลของคุณออกเป็นชุดการฝึก การตรวจสอบ และการทดสอบแล้ว คุณสามารถเริ่มทำแต่ละขั้นตอนเหล่านี้ได้
‫ในบทเรียนนี้ เราจะพูดถึงบางประเด็นในการเลือกแบบจำลอง ซึ่งก็คือคุณเลือกแบบจำลองและฝึกฝนกับข้อมูลการฝึกของคุณ
‫ต่างจากการสร้างอัลกอริธึมของคุณเองตั้งแต่เริ่มต้น มีโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่สร้างไว้ล่วงหน้าจำนวนมากซึ่งคุณสามารถใช้ประโยชน์จากเมื่อเริ่มต้นครั้งแรก
‫เป้าหมายหลักของคุณคือการรู้ว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประเภทใดที่จะใช้กับปัญหาประเภทใด
‫เนื่องจากอัลกอริธึมบางตัวทำงานได้ดีกว่าอัลกอริทึมอื่นๆ ในข้อมูลประเภทต่างๆ
‫เราจะมาดูสิ่งนี้โดยเฉพาะเมื่อเราได้ลงมือทำโครงการของเรา
‫แต่สำหรับตอนนี้ สิ่งที่ควรจำไว้ก็คือ หากคุณกำลังทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ต้นไม้การตัดสินใจ
‫เช่น ป่าสุ่ม และอัลกอริธึมการไล่ระดับความชัน เช่น Cat Boost และ XG Boost มักจะทำงานได้ดีที่สุด
‫และหากคุณกำลังทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและการเรียนรู้แบบถ่ายโอนมักจะทำงานได้ดีที่สุด
‫เมื่อคุณเลือกโมเดลได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการฝึกโมเดล
‫เป้าหมายหลักที่นี่คือการจัดเรียงอินพุตและเอาต์พุต
‫ตัวอย่างเช่น ในปัญหาโรคหัวใจ เราต้องการให้แบบจำลองของเราดูที่ตัวแปรคุณลักษณะ
‫ปัจจัยนำเข้า จากนั้นค้นหารูปแบบและใช้เพื่อทำนายตัวแปรเป้าหมาย
‫ดังนั้น จำจากบทเรียนก่อนหน้านี้ ตัวแปรเหล่านี้ที่นี่คือตัวแปรคุณลักษณะ
‫เราต้องการใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อทำนายตัวแปรเป้าหมาย
‫การตั้งค่าการตั้งชื่อทั่วไปอีกประการหนึ่งคือการใช้ X ซึ่งเป็นข้อมูลในการทำนาย Y ซึ่งเป็นป้ายกำกับ
‫อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันมีวิธีการทำเช่นนี้ต่างกัน
‫เราจะดูวิธีการทำประโยชน์บางส่วนในโครงการในอนาคต
‫และจำไว้ว่า การฝึกโมเดลจะเกิดขึ้นบนการแบ่งข้อมูลการฝึก
‫นี่คือที่ที่โมเดลของคุณเรียนรู้เนื้อหาหลักสูตร
‫เราไม่ต้องการให้นางแบบของเราโกงและดูการสอบปลายภาคก่อนที่พวกเขาจะทำการศึกษา
‫ขึ้นอยู่กับจำนวนข้อมูลที่คุณมีและความซับซ้อนของแบบจำลองของคุณ การฝึกอบรมอาจใช้เวลาสักครู่
‫เป้าหมายที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของคุณเมื่อฝึกแบบจำลองคือการลดเวลาระหว่างการทดลองให้เหลือน้อยที่สุด
‫ดังนั้นบางครั้งอาจหมายถึงการใช้ข้อมูลของคุณเพียงเล็กน้อยก่อน
‫ตัวอย่างเช่น หากชุดข้อมูลการฝึกของคุณมีตัวอย่าง 100,000 ตัวอย่าง คุณอาจเริ่มฝึกโมเดลด้วย
‫10,000 ตัวแรกและดูว่าจะเป็นอย่างไร
‫คุณอาจตัดสินใจใช้โมเดลที่ซับซ้อนน้อยกว่าเพื่อเริ่มต้น
‫โมเดลเชิงลึก เช่น โครงข่ายประสาทเทียม มักใช้เวลาในการฝึกนานกว่าโมเดลประเภทอื่นๆ
‫นี่คือสิ่งที่ควรค่าแก่การพิจารณาเมื่อต้องฝึกโมเดลของคุณเอง
‫ตัวอย่างเช่น หากการทดสอบใช้เวลา 3 ชั่วโมงหรือถึงสองสามวันในการเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองของคุณเป็นเปอร์เซ็นต์เล็กน้อย
‫คุณอาจพิจารณา การทดสอบนี้คุ้มค่าจริงหรือ
‫เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงมีความซ้ำซากจำเจมาก เราจึงต้องการลดเวลาการทดลองนี้ให้เหลือน้อยที่สุด ซึ่งเราสามารถเริ่มจากขั้นตอนที่หนึ่งไปยังขั้นตอนที่
‫2 เป็นขั้นตอนที่สาม
‫แต่อีกครั้ง หากสิ่งนี้ดูสับสน เราจะเห็นมันในทางปฏิบัติในมือในโครงการ
‫สิ่งที่ควรจำ
‫บางรุ่นทำงานได้ดีกว่ารุ่นอื่นในปัญหาที่แตกต่างกัน
‫อย่ากลัวที่จะลองทำสิ่งต่างๆ
‫และนี่เป็นสิ่งสำคัญจริงๆ
‫การเรียนรู้ของเครื่องเป็นกระบวนการที่ทำซ้ำได้มาก ดังที่เราได้กล่าวไปแล้ว
‫ดังนั้นบางสิ่งที่คุณลองใช้อาจไม่ได้ผลในครั้งแรก และนั่นหมายความว่าคุณแค่เพิกเฉยต่อสิ่งนั้นไปข้างหน้าและลองทำอย่างอื่น
‫เริ่มต้นเล็ก ๆ และสร้าง
‫เพิ่มความซับซ้อนตามที่คุณต้องการ
‫สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไร ตัวอย่างเช่น หากคุณมีตัวอย่าง 100,000 ตัวอย่าง เราจะเริ่มที่ 10,000
‫เราจะใช้โมเดลที่เรียบง่ายตั้งแต่แรก แทนที่จะใช้โมเดลที่ใหญ่ที่สุด ใหม่ล่าสุด และยิ่งใหญ่ที่สุด
‫เพราะสิ่งที่เราตามหาคือผลลัพธ์ที่ใช้งานได้จริง ไม่ใช่สิ่งที่ดีที่สุดบนกระดาษ
‫เราต้องการเห็นสิ่งที่สามารถนำมาใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงได้
‫และส่วนหนึ่งของการทดลองของคุณจะเกี่ยวข้องกับการปรับแต่งโมเดลซึ่งแสดงผลลัพธ์เริ่มต้นที่ดีเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
‫เช่น การปรับแต่งรถ
‫ถ้ารถของคุณวิ่งได้ดีบนรางหนึ่ง รถก็อาจจะวิ่งได้ไม่ดีในรางอื่น
‫ดังนั้นคุณปรับแต่งมัน
‫เรามาดูวิธีการทำกัน
‫แต่แทนที่จะเป็นรถยนต์ เราจะทำโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง