‫أو نمذجة Rado Rado Rak الجزء الثالث ضبط.
‫بمجرد أن تكون سعيدًا بالأداء الأولي للنموذج الخاص بك في مجموعة بيانات التدريب الخاصة بك ، فإن الخطوة التالية
‫هي محاولة تحسينه.
‫مثل ما قلناه في الدرس الأخير كيف يمكن ضبط السيارة لأنماط القيادة المختلفة.
‫يمكن ضبط النموذج لأنواع مختلفة من البيانات ، وتحديدًا بياناتك.
‫عادةً ما يتم إجراء هذا التدريب على تقسيم بيانات التحقق من الصحة.
‫ومع ذلك ، إذا لم يكن لديك حق الوصول إلى مجموعة التحقق من الصحة بسبب الطريقة التي قمت بها بتقسيم بيانات التدريب والتحقق
‫من الصحة والاختبار ، فيمكن أن يحدث ذلك أيضًا على بيانات التدريب.
‫العديد من النماذج لها نوع مختلف من المعلمات التي يمكن تعديلها.
‫يمكنك التفكير في هذه على أنها نفس Dols في الفرن.
‫على سبيل المثال ، عندما تتعلم طهي طبق الدجاج المفضل لديك ، هذا الطبق اللذيذ والخردل
‫الحلو بالعسل.
‫أشعر بالجوع أثناء القيام بهذه المحاضرات.
‫لاحظت أن طهيه على حرارة 180 درجة لمدة ساعة يعني أنه خرج نيئًا بعض الشيء.
‫ليست مثالية ، أليس كذلك؟
‫نريد أن يكون هذا الدجاج لطيفًا ومقرمشًا ، ولكن عند 200 درجة ، هذا هو المكان الذي نحصل فيه على المجد.
‫هذا 200 درجة لمدة ساعة.
‫خرج الدجاج على حق.
‫لذا ، مثل قرص صغير هنا.
‫هذه هي الطريقة التي يمكنك بها ضبط فرنك.
‫يمكنك تغييره من 180 درجة إلى ب 200 درجة.
‫إذا تركته على 180 درجة ، فلن يخرج الدجاج جيدًا.
‫إذا كنت تأخذها حتى 200 درجة ، فإن الدجاج سيخرج جيدًا.
‫اعتمادًا على نوع النموذج الذي تستخدمه ، سيعتمد على نوع المعلمات الفائقة التي يمكنك
‫ضبطها.
‫على سبيل المثال ، ستسمح لك الغابة العشوائية بضبط عدد الأشجار.
‫في هذا ، لدينا ثلاث أشجار.
‫وهذه لدينا خمس أشجار.
‫لا تقلق.
‫سنلقي نظرة على الغابة العشوائية.
‫هذا هو نوع خوارزمية التعلم الآلي التي سنتحقق منها في درس مستقبلي.
‫وستسمح لك الشبكة العصبية بتعديل عدد الطبقات.
‫مرة أخرى ، سننظر إلى الشبكة العصبية في درس مستقبلي.
‫مجرد إعطاء مثال على معلمات مفرطة مختلفة مثل درجة الحرارة في الفرن.
‫يمكنك ضبط أنواع مختلفة من الخوارزميات.
‫الأشياء الرئيسية التي يجب أن تتذكرها هي أن نماذج التعلم الآلي بها معلمات مفرطة.
‫يمكنك التعديل.
‫ومع ذلك ، اعتمادًا على النموذج الذي ستستخدمه ، ستكون المعلمات الفائقة مختلفة.
‫الهدف من ضبط المعلمات المختلطة هو تحسين أداء النموذج الخاص بك ، ويجب أن تقوم بضبط النموذج على
‫التدريب و / أو مجموعات التحقق من الصحة ، مما يعني أنك تقوم بتدريب نموذج باستخدام مجموعة أولية من المعلمات الفائقة.
‫قد تكون هذه هي الإعدادات الافتراضية مثل ، على سبيل المثال ، تضع مكونات الدجاج في
‫الفرن ، وتضغط على الدجاج ، وتشوي الدجاج في الفرن ، وتستمر لمدة ساعة على الإعدادات الافتراضية للفرن.
‫ثم تجد أنه لا يتحول إلى ما تريده أن يكون.
‫يمكنك تعديل بعضها كما تذهب.
‫هذا هو بالضبط ما ستفعله باستخدام نموذج التعلم الآلي.
‫يمكنك تجربة نموذج التعلم الآلي مع مجموعة أولية من المعلمات الفائقة ، الافتراضي ، وقد اتضح أنه
‫جيد ، لكن ليس بالطريقة التي تريدها بالضبط.
‫لذلك قد تحاول تحسينه عن طريق تعديل بعض المعلمات المفرطة.
‫بعد ذلك ، لدينا مقارنة نموذجية.
‫الآن ، هذا يحدث أثناء تجربتك.
‫لذلك قمت بتدريب عدة نماذج مختلفة على نفس مجموعة البيانات.
‫سننظر في كيفية مقارنة هؤلاء.
‫ويتم ذلك على بيانات الاختبار.
‫لنفعلها اذا.