‫Tudo bem, tudo bem, tudo bem, modelagem, parte três afinação.
‫Quando estiver satisfeito com o desempenho inicial do seu modelo no conjunto de dados de treinamento, a próxima etapa
‫é tentar melhorá-lo.
‫Como dissemos na última lição, como um carro pode ser ajustado para diferentes estilos de direção, um
‫modelo pode ser ajustado para diferentes tipos de dados, especificamente seus dados.
‫Normalmente, este treinamento ocorrerá em uma divisão de dados de validação.
‫No entanto, se você não tiver acesso a um conjunto de validação devido à forma como você fez seu
‫treinamento, validação e dados de teste, isso também pode acontecer nos dados de treinamento em muitos modelos com diferentes hiperparâmetros que
‫podem ser ajustados.
‫Você pode pensar neles como os botões de um forno, por exemplo, quando você está aprendendo a
‫cozinhar seu prato de frango favorito, aquele delicioso prato de mostarda com mel doce.
‫Estou ficando com fome fazendo essas palestras.
‫Você percebe que cozinhar a 180 graus por uma hora significa que ficou um pouco cru, não o ideal.
‫Eu quero que este frango esteja bom e crocante, mas, a duzentos graus, é quando temos a glória.
‫Isso é duzentos graus por uma hora com frango deu certo.
‫Então, como um pequeno botão aqui.
‫É assim que você pode ajustar seu forno.
‫Você pode alterá-lo de cento e noventa graus para duzentos graus se deixá-lo com cento e
‫oitenta graus.
‫Frango não fica bem se você levar até trinta graus.
‫Frango sai bem.
‫Dependendo do tipo de modelo que você está usando, dependerá do tipo de hiperparâmetros que você pode escolher.
‫Por exemplo, uma floresta aleatória permitirá que você ajuste o número de árvores nesta.
‫Temos três árvores e aqui temos cinco árvores.
‫Não se preocupe, vamos dar uma olhada na floresta aleatória.
‫Este é um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina.
‫Veremos isso na lição futura.
‫E uma rede neural permitirá que você ajuste o número de camadas novamente.
‫Bem, veremos uma rede neural na lição futura.
‫Estou apenas dando um exemplo de hiperparâmetros diferentes, como a temperatura em um forno.
‫Você pode apenas em diferentes tipos de algoritmos.
‫As principais coisas a serem lembradas são que os modelos de aprendizado de máquina têm hiperparâmetros que você pode ajustar.
‫No entanto, dependendo do modelo que você vai usar, os hiperparâmetros serão diferentes.
‫O objetivo de ajustar os parâmetros de Highbaugh é melhorar o desempenho do seu modelo e você deve fazer o
‫ajuste do modelo em seus conjuntos de treinamento e / ou validação, o que significa que você treina um modelo usando o conjunto inicial de
‫hiperparâmetros.
‫Esses podem ser os padrões, como, por exemplo, você coloca os ingredientes do
‫frango no forno, pressiona o frango assado no forno e fica uma hora nas configurações padrão do forno.
‫E então você descobre que não saiu como você gostaria que fosse.
‫Você pode ajustar alguns conforme você avança.
‫Isso é exatamente o que você faz com um modelo de aprendizado de máquina.
‫Você pode tentar um modelo de aprendizado de máquina com um conjunto inicial de hiperparâmetros, o padrão.
‫E parece que está tudo bem, mas não exatamente como você deseja.
‫Portanto, você pode tentar melhorá-lo ajustando alguns dos hiperparâmetros.
‫A seguir, temos uma comparação de modelos.
‫Agora, isso acontece durante sua experimentação, então você treinou vários modelos diferentes no mesmo conjunto
‫de dados.
‫Vamos ver como você pode compará-los.
‫E isso é feito nos dados de teste.
‫Então, vamos fazê-lo.