‫Oke, oke, oke, modelleren, deel drie tuning.
‫Zodra u tevreden bent met de eerste prestaties van uw model op uw trainingsgegevensset, is de volgende stap om deze
‫te proberen te verbeteren.
‫Zoals we in de vorige les zeiden, hoe een auto kan worden afgestemd op verschillende rijstijlen, een
‫model kan worden afgestemd op verschillende soorten gegevens, met name uw gegevens.
‫Meestal zal deze training plaatsvinden op een validatie data split.
‫Als je echter geen toegang hebt tot een validatieset vanwege de manier waarop je je trainings-, validatie-
‫en testgegevens hebt gedaan, kan het ook gebeuren op de trainingsgegevens op veel modellen met verschillende hyperparameters die kunnen
‫worden aangepast.
‫Je kunt deze zien als hetzelfde als wijzerplaten op een oven, bijvoorbeeld wanneer
‫je je favoriete kipschotel leert koken of al die heerlijke, zoete honing-mosterdschotel.
‫Ik krijg honger van het maken van deze lezingen.
‫Je merkt dat het een uur koken op 180 graden betekende dat het een beetje rauw uitkwam, niet ideaal.
‫Ik wil dat deze kip lekker krokant is, maar bij tweehonderd graden krijgen we de eer.
‫Dat is tweehonderd graden voor een uur met kip kwam er precies goed uit.
‫Dus graag een kleine wijzerplaat hier.
‫Zo kunt u uw oven afstemmen.
‫Je kunt het veranderen van honderdnegentig graden in tweehonderd graden als je het op honderdtachtig graden
‫laat.
‫Kip komt niet goed af als je het tot honderd graden opvoert.
‫Kip komt er goed uit.
‫Afhankelijk van het soort model dat u gebruikt, hangt af van het soort hyperparameters dat u kunt kiezen.
‫Met een willekeurig bos kunt u bijvoorbeeld het aantal bomen in dit bos aanpassen.
‫We hebben drie bomen en dit hebben we vijf bomen.
‫Maak je geen zorgen, we zullen een kijkje nemen in het willekeurige bos.
‫Dit is een soort machine learning-algoritme.
‫We zullen dit in de volgende les bekijken.
‫En met een neuraal netwerk kun je het aantal lagen weer aanpassen.
‫We zullen in de volgende les naar een neuraal netwerk kijken.
‫Ik geef slechts een voorbeeld van verschillende hyperparameters, zoals de temperatuur op een oven.
‫Je kunt gewoon op verschillende soorten algoritmen.
‫De belangrijkste dingen die u moet onthouden, zijn dat machine learning-modellen hyperparameters hebben die u kunt aanpassen.
‫Afhankelijk van het model dat u gaat gebruiken, zijn de hyperparameters echter anders.
‫Het doel van het afstemmen van Highbaugh-parameters is om de prestaties van uw model te verbeteren en u
‫moet het model afstemmen op uw trainings- en/of validatiesets, wat inhoudt dat u een model traint met behulp van de eerste set
‫hyperparameters.
‫Dit kunnen de standaardinstellingen zijn, laten we zeggen dat je bijvoorbeeld je kipingrediënten in de
‫oven doet, je kip gebraden kip op de oven drukt en het gaat een uur lang op de standaardinstellingen van de oven.
‫En dan merk je dat het niet gaat zoals je wilt.
‫Misschien pas je wat aan terwijl je bezig bent.
‫Dit is precies wat je doet met een machine learning-model.
‫U kunt een machine learning-model proberen met een eerste set hyperparameters, de standaard.
‫En het blijkt dat het goed gaat, maar niet precies zoals je het wilt.
‫U kunt het dus proberen te verbeteren door enkele van de hyperparameters aan te passen.
‫Vervolgens hebben we modelvergelijking.
‫Dit gebeurt nu tijdens je experimenten, dus je hebt meerdere verschillende modellen getraind op
‫dezelfde dataset.
‫We gaan kijken hoe je die kunt vergelijken.
‫En dit gebeurt op de testgegevens.
‫Dus laten we het doen.