‫Va bene, va bene, va bene, modellazione, terza parte messa a punto.
‫Una volta che sei soddisfatto delle prestazioni iniziali del tuo modello sul set di dati di addestramento, il passaggio successivo
‫è provare a migliorarlo.
‫Come abbiamo detto nell'ultima lezione, come un'auto può essere sintonizzata per diversi stili di guida un modello
‫può essere sintonizzato per diversi tipi di dati, in particolare i tuoi dati.
‫Di solito questa formazione si svolgerà su una suddivisione dei dati di convalida.
‫Tuttavia, se non hai accesso a un set di convalida a causa di come hai eseguito i tuoi dati
‫di allenamento, convalida e test, può anche accadere che i dati di allenamento su molti modelli abbiano diversi parametri iper che
‫possono essere regolati.
‫Puoi pensare a questi come ai quadranti di un forno, ad esempio, quando stai imparando a cucinare il
‫tuo piatto di pollo preferito e tutto quel delizioso e dolce piatto di senape al miele.
‫Mi viene fame facendo queste lezioni.
‫Si nota che la cottura a 180 gradi per un'ora significava che ne risultava un po' cruda, non ideale.
‫Voglio che questo pollo sia bello e croccante, ma a duecento gradi, è allora che otteniamo la gloria.
‫Sono duecento gradi per un'ora con il pollo che è venuto bene.
‫Quindi come un piccolo quadrante qui.
‫Ecco come regolare il tuo forno.
‫Puoi cambiarlo da centonovanta gradi a duecento gradi se lo lasci a centottanta
‫gradi.
‫Il pollo non viene bene se lo porti a cento gradi.
‫Il pollo viene bene.
‫A seconda del tipo di modello che stai utilizzando, dipenderà dal tipo di parametri iper che puoi scegliere.
‫Ad esempio, una foresta casuale ti consentirà di regolare il numero di alberi in questa.
‫Abbiamo tre alberi e questo abbiamo cinque alberi.
‫Non preoccuparti, daremo un'occhiata alla foresta casuale.
‫Questo è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico.
‫Lo verificheremo nella lezione futura.
‫E una rete neurale ti consentirà di regolare nuovamente il numero di livelli.
‫Bene, esamineremo una rete neurale nella lezione futura.
‫Sto solo dando un esempio di diversi parametri iper, come la temperatura su un forno.
‫Puoi solo su diversi tipi di algoritmi.
‫Le cose principali da ricordare sono che i modelli di apprendimento automatico hanno parametri iper che puoi regolare.
‫Tuttavia, a seconda del modello che utilizzerai, i parametri iper saranno diversi.
‫L'obiettivo dell'ottimizzazione dei parametri Highbaugh è migliorare le prestazioni del modello ed è necessario eseguire l'ottimizzazione
‫del modello sui set di addestramento e/o di convalida, ovvero addestrare un modello utilizzando il set iniziale di parametri
‫iper.
‫Queste potrebbero essere le impostazioni predefinite, come, ad esempio, metti gli ingredienti del
‫pollo nel forno, premi il pollo arrosto sul forno e va per un'ora sulle impostazioni predefinite del forno.
‫E poi scopri che non va come vorresti che fosse.
‫Potresti aggiustarne un po' mentre procedi.
‫Questo è esattamente ciò che fai con un modello di machine learning.
‫Potresti provare un modello di apprendimento automatico con un set iniziale di parametri iper, il valore predefinito.
‫E si scopre che va bene, ma non esattamente come lo vuoi.
‫Quindi potresti provare a migliorarlo regolando alcuni dei parametri iper.
‫Avanti, abbiamo il confronto dei modelli.
‫Ora, questo accade durante la tua sperimentazione, quindi hai addestrato più modelli diversi sullo stesso set
‫di dati.
‫Vedremo come potresti confrontarli.
‫E questo viene fatto sui dati del test.
‫Facciamolo.