‫D'accord, d'accord, d'accord, modélisation, réglage de la troisième partie.
‫Une fois que vous êtes satisfait des performances initiales de votre modèle sur votre ensemble de données d'entraînement, l'étape suivante consiste
‫à essayer de l'améliorer.
‫Comme ce que nous avons dit dans la dernière leçon, comment une voiture peut être réglée pour différents styles de
‫conduite, un modèle peut être réglé pour différents types de données, en particulier vos données.
‫Habituellement, cette formation se déroulera sur un partage de données de validation.
‫Cependant, si vous n'avez pas accès à un ensemble de validation en raison de la façon dont vous avez effectué vos données
‫d'entraînement, de validation et de test, cela peut également arriver sur les données d'entraînement sur de nombreux modèles qui ont différents hyper paramètres qui
‫peuvent être ajustés.
‫Vous pouvez les considérer comme les mêmes cadrans sur un four, par exemple, lorsque vous apprenez à
‫cuisiner votre plat de poulet préféré que tout ce délicieux plat de moutarde au miel.
‫Je commence à avoir faim en faisant ces conférences.
‫Vous remarquez que la cuisson à 180 degrés pendant une heure signifiait qu'il est sorti un peu cru, pas idéal.
‫Je veux que ce poulet soit bon et croustillant, mais à deux cents degrés, c'est à ce moment-là que nous obtenons la gloire.
‫C'est deux cents degrés pour une heure avec du poulet est sorti juste.
‫Alors comme un petit cadran ici.
‫C'est ainsi que vous pouvez régler votre four.
‫Vous pouvez le changer de cent quatre-vingt-dix degrés à deux cents degrés si vous le laissez sur cent
‫quatre-vingts degrés.
‫Le poulet ne se révèle pas bien si vous le prenez jusqu'à cent degrés.
‫Le poulet se révèle bien.
‫Selon le type de modèle que vous utilisez, cela dépendra du type d'hyper paramètres que vous pouvez choisir.
‫Par exemple, une forêt aléatoire vous permettra d'ajuster le nombre d'arbres dans celle-ci.
‫Nous avons trois arbres et ceci nous avons cinq arbres.
‫Ne vous inquiétez pas, nous allons jeter un œil à la forêt aléatoire.
‫Il s'agit d'un type d'algorithme d'apprentissage automatique.
‫Nous vérifierons cela dans la prochaine leçon.
‫Et un réseau de neurones vous permettra d'ajuster à nouveau le nombre de couches.
‫Eh bien, nous examinerons un réseau de neurones dans la prochaine leçon.
‫Je donne juste un exemple de différents hyper paramètres, comme la température sur un four.
‫Vous pouvez simplement utiliser différents types d'algorithmes.
‫Les principales choses à retenir sont que les modèles d'apprentissage automatique ont des hyper paramètres que vous pouvez ajuster.
‫Cependant, selon le modèle que vous allez utiliser, les hyper paramètres seront différents.
‫L'objectif du réglage des paramètres Highbaugh est d'améliorer les performances de votre modèle et vous devez effectuer le réglage
‫du modèle sur vos ensembles d'entraînement et/ou de validation, ce qui signifie que vous entraînez un modèle à l'aide de l'ensemble initial d'hyper
‫paramètres.
‫Il peut s'agir des valeurs par défaut, comme, disons, par exemple, vous mettez vos ingrédients de poulet dans
‫le four, vous appuyez sur du poulet rôti de poulet sur le four et cela dure une heure sur les paramètres par défaut du four.
‫Et puis tu découvres que ça ne se passe pas comme tu le souhaites.
‫Vous pouvez en ajuster au fur et à mesure.
‫C'est exactement ce que vous faites avec un modèle d'apprentissage automatique.
‫Vous pouvez essayer un modèle d'apprentissage automatique avec un ensemble initial d'hyper paramètres, la valeur par défaut.
‫Et il s'avère que tout va bien, mais pas exactement comme vous le souhaitez.
‫Vous pouvez donc essayer de l'améliorer en ajustant certains des hyper paramètres.
‫Ensuite, nous avons une comparaison de modèles.
‫Maintenant, cela se produit pendant votre expérimentation, vous avez donc entraîné plusieurs modèles différents sur le même ensemble
‫de données.
‫Nous allons voir comment vous pourriez les comparer.
‫Et cela se fait sur les données de test.
‫Alors faisons-le.