‫Baiklah, baiklah, baiklah, pemodelan, penyetelan bagian ketiga.
‫Setelah Anda puas dengan performa awal model Anda pada kumpulan data pelatihan, langkah selanjutnya adalah
‫mencoba dan meningkatkannya.
‫Seperti yang kami katakan di pelajaran terakhir, bagaimana mobil dapat disetel untuk gaya mengemudi yang
‫berbeda, model dapat disetel untuk berbagai jenis data, khususnya data Anda.
‫Biasanya pelatihan ini akan berlangsung pada validasi data split.
‫Namun, jika Anda tidak memiliki akses ke set validasi karena cara Anda melakukan pelatihan, validasi, dan data
‫pengujian, hal itu juga dapat terjadi pada data pelatihan pada banyak model yang memiliki parameter hiper berbeda yang
‫dapat disesuaikan.
‫Anda dapat menganggap ini sama seperti dial di oven, misalnya, ketika Anda belajar
‫memasak hidangan ayam favorit Anda yang semuanya lezat, hidangan mustard madu manis.
‫Aku mulai lapar membuat kuliah ini.
‫Anda memperhatikan bahwa memasak pada 180 derajat selama satu jam berarti hasilnya sedikit mentah, tidak ideal.
‫Saya ingin ayam ini enak dan renyah, tetapi pada dua ratus derajat, saat itulah kita mendapatkan kemuliaan.
‫Itu dua ratus derajat selama satu jam dengan ayam keluar tepat.
‫Jadi seperti panggilan kecil di sini.
‫Ini adalah bagaimana Anda dapat menyetel oven Anda.
‫Anda dapat mengubahnya dari seratus sembilan puluh derajat menjadi dua ratus derajat jika Anda membiarkannya pada seratus delapan
‫puluh derajat.
‫Ayam tidak akan menjadi baik jika Anda membawanya hingga seratus derajat.
‫Ayam ternyata baik.
‫Tergantung pada jenis model yang Anda gunakan akan bergantung pada jenis parameter hiper yang dapat Anda pilih.
‫Misalnya, hutan acak akan memungkinkan Anda untuk menyesuaikan jumlah pohon di hutan ini.
‫Kami punya tiga pohon dan ini kami punya lima pohon.
‫Jangan khawatir, kita akan melihat hutan acak.
‫Ini adalah jenis algoritma pembelajaran mesin.
‫Kami akan memeriksa ini di pelajaran mendatang.
‫Dan jaringan saraf akan memungkinkan Anda untuk menyesuaikan jumlah lapisan lagi.
‫Nah, kita akan melihat jaringan saraf di pelajaran mendatang.
‫Saya hanya memberikan contoh parameter hiper yang berbeda, seperti suhu pada oven.
‫Anda hanya dapat pada berbagai jenis algoritma.
‫Hal utama yang harus Anda ingat adalah model pembelajaran mesin memiliki parameter hiper yang dapat Anda sesuaikan.
‫Namun, tergantung pada model apa yang akan Anda gunakan, parameter hyper akan berbeda.
‫Tujuan penyetelan parameter Highbaugh adalah untuk meningkatkan kinerja model Anda dan Anda harus melakukan
‫penyetelan model pada set pelatihan dan atau validasi Anda, artinya Anda melatih model menggunakan set awal parameter
‫hiper.
‫Ini mungkin default, seperti, katakanlah, misalnya, Anda memasukkan bahan ayam Anda ke dalam
‫oven, Anda menekan ayam panggang ayam di oven dan itu berlangsung selama satu jam pada pengaturan default oven.
‫Dan kemudian Anda menemukan itu tidak menjadi seperti yang Anda inginkan.
‫Anda mungkin menyesuaikan beberapa saat Anda pergi.
‫Inilah yang Anda lakukan dengan model pembelajaran mesin.
‫Anda dapat mencoba model pembelajaran mesin dengan set awal parameter hiper, default.
‫Dan ternyata itu baik-baik saja, tetapi tidak persis seperti yang Anda inginkan.
‫Jadi, Anda dapat mencoba dan memperbaikinya dengan menyesuaikan beberapa parameter hiper.
‫Selanjutnya, kita punya perbandingan model.
‫Sekarang, ini terjadi selama eksperimen Anda, jadi Anda telah melatih beberapa model berbeda pada kumpulan data
‫yang sama.
‫Kami akan melihat bagaimana Anda bisa membandingkannya.
‫Dan ini dilakukan pada data uji.
‫Jadi mari kita lakukan.