‫Bước năm Lập mô hình.
‫Phần hai Lựa chọn.
‫Chúng tôi đã đề cập trong bài học trước, có ba phần để lập mô hình chọn một mô hình, điều chỉnh một mô hình
‫và so sánh các mô hình.
‫Khi bạn đã tách dữ liệu của mình thành các bộ đào tạo, xác thực và kiểm tra, bạn có thể bắt đầu thực hiện từng bước trong
‫số các bước này.
‫Trong bài học này, chúng ta sẽ đề cập đến một số điểm về việc chọn một mô hình, đó là bạn chọn một mô hình và đào tạo
‫nó trên dữ liệu đào tạo của bạn.
‫Không giống như việc tạo các thuật toán của riêng bạn từ đầu, có rất nhiều mô hình học máy được
‫xây dựng sẵn mà bạn có thể tận dụng khi mới bắt đầu.
‫Mục tiêu chính của bạn sẽ là biết nên sử dụng loại thuật toán học máy nào cho loại vấn đề này vì
‫một số thuật toán hoạt động tốt hơn các thuật toán khác trên các loại dữ liệu khác nhau.
‫Chúng tôi sẽ xem xét vấn đề này một cách cụ thể khi chúng tôi bắt tay vào thực hiện các dự án của mình.
‫Nhưng hiện tại, một mẹo nhỏ cần nhớ là nếu bạn đang làm việc với dữ liệu có cấu trúc, các cây quyết định
‫như rừng ngẫu nhiên và thuật toán tăng độ dốc như Cat Boost và XG Boost có xu hướng hoạt động tốt nhất.
‫Và nếu bạn đang làm việc với dữ liệu phi cấu trúc, mạng nơ-ron học sâu và học chuyển giao có xu hướng hoạt
‫động tốt nhất.
‫Khi bạn đã chọn một mô hình, bước tiếp theo của bạn là đào tạo họ.
‫Mục tiêu chính ở đây sẽ là sắp xếp các đầu vào và đầu ra.
‫Ví dụ, trong vấn đề bệnh tim của chúng tôi, chúng tôi muốn mô hình của chúng tôi xem xét các
‫biến đặc điểm, các yếu tố đầu vào, sau đó tìm ra các mẫu và sử dụng chúng để dự đoán biến mục tiêu.
‫Vì vậy, hãy nhớ từ một bài học trước, các biến này ở đây là các biến đặc trưng.
‫Chúng tôi muốn sử dụng chúng để dự đoán các biến mục tiêu.
‫Một cài đặt đặt tên phổ biến khác là sử dụng X, là dữ liệu để dự đoán Y, là các nhãn.
‫Các thuật toán học máy khác nhau có những cách khác nhau để thực hiện việc này.
‫Chúng tôi sẽ xem cách thực hiện nó cho một số ít những điều hữu ích trong các dự án trong tương lai.
‫Và hãy nhớ rằng, việc đào tạo một mô hình diễn ra trên phần tách dữ liệu đào tạo.
‫Đây là nơi mô hình của bạn học tài liệu về khóa học.
‫Chúng tôi không muốn để những người mẫu của mình gian lận và phải xem bài kiểm tra cuối cùng trước khi họ làm bài.
‫Tùy thuộc vào lượng dữ liệu bạn có và mức độ phức tạp của mô hình, quá trình đào tạo có thể mất một lúc.
‫Một trong những mục tiêu lớn nhất của bạn khi đào tạo người mẫu là giảm thiểu thời gian giữa các lần thử nghiệm.
‫Vì vậy, đôi khi điều này có nghĩa là sử dụng một phần nhỏ dữ liệu của bạn trước.
‫Ví dụ: nếu tập dữ liệu đào tạo của bạn có 100.000 ví dụ, bạn có thể bắt đầu đào tạo một mô hình chỉ với
‫10.000 ví dụ đầu tiên và xem nó diễn ra như thế nào.
‫Bạn cũng có thể quyết định sử dụng một mô hình ít phức tạp hơn để bắt đầu.
‫Các mô hình sâu như mạng nơ-ron thường mất nhiều thời gian để đào tạo hơn các loại mô hình khác.
‫Bây giờ, đây là một cái gì đó đáng xem xét khi nói đến đào tạo người mẫu của riêng bạn.
‫Ví dụ: nếu một thử nghiệm khiến bạn mất 3 giờ hoặc thậm chí lên đến vài ngày để có một tỷ lệ phần trăm nhỏ tăng hiệu
‫suất của mô hình mà bạn có thể xem xét, thì thử nghiệm này có thực sự đáng giá không?
‫Bởi vì học máy có tính lặp lại cao, chúng tôi muốn giảm thiểu thời gian thử nghiệm này để chúng tôi
‫có thể thực hiện từ bước một đến bước hai đến bước ba.
‫Nhưng một lần nữa, nếu điều này có vẻ khó hiểu, chúng ta sẽ thấy nó trên thực tế trong các dự án.
‫Những điều cần nhớ.
‫Một số mô hình hoạt động tốt hơn những mô hình khác trong các vấn đề khác nhau.
‫Đừng ngại thử mọi thứ.
‫Và điều này thực sự quan trọng.
‫Học máy, như chúng ta đã nói trước đây, là một quá trình có tính lặp lại cao.
‫Vì vậy, một số thứ bạn thử có thể không hiệu quả ngay lần đầu tiên, và điều đó có nghĩa là bạn cứ bỏ qua
‫thứ đó và thử làm thứ khác.
‫Bắt đầu từ quy mô nhỏ và xây dựng.
‫Thêm độ phức tạp khi bạn cần.
‫Điều này có nghĩa là, ví dụ, nếu bạn có 100.000 ví dụ, chúng ta sẽ bắt đầu với 10.000.
‫Trước tiên, chúng ta sẽ sử dụng một mô hình đơn giản để bắt đầu, thay vì sử dụng mô hình lớn nhất, mới nhất
‫và tuyệt vời nhất.
‫Bởi vì những gì chúng ta đang theo đuổi là kết quả thực tế, không phải là thứ tốt nhất trên giấy tờ.
‫Chúng tôi muốn thấy thứ gì đó thực sự có thể được sử dụng trong thế giới thực.
‫Và một phần thử nghiệm của bạn sẽ liên quan đến việc điều chỉnh một mô hình cho kết quả ban đầu tốt để có được kết quả tốt
‫hơn, chẳng hạn như điều chỉnh một chiếc xe hơi.
‫Nếu ô tô của bạn hoạt động tốt trên một đoạn đường, nó có thể không hoạt động tốt trên một đoạn đường khác.
‫Vì vậy, bạn điều chỉnh nó lên.
‫Chúng ta hãy xem làm thế nào để làm điều đó.
‫Nhưng thay vì dành cho ô tô, chúng tôi sẽ làm điều đó cho các mô hình máy học.