‫Está bien, está bien, está bien, modelando, afinación de la tercera parte.
‫Una vez que esté satisfecho con el rendimiento inicial de su modelo en su conjunto de datos de entrenamiento, el siguiente
‫paso es intentar mejorarlo.
‫Como dijimos en la última lección, cómo se puede ajustar un automóvil para diferentes estilos de conducción,
‫un modelo se puede ajustar para diferentes tipos de datos, específicamente sus datos.
‫Por lo general, esta capacitación se llevará a cabo en una división de datos de validación.
‫Sin embargo, si no tiene acceso a un conjunto de validación debido a cómo ha realizado sus datos de
‫entrenamiento, validación y prueba, también puede suceder en los datos de entrenamiento en muchos modelos que tienen diferentes hiperparámetros que se
‫pueden ajustar.
‫Puede pensar en estos como lo mismo que los diales de un horno, por ejemplo, cuando está aprendiendo
‫a cocinar su plato de pollo favorito, ese delicioso y dulce plato de mostaza y miel.
‫Tengo hambre al hacer estas conferencias.
‫Notas que cocinar a 180 grados durante una hora significaba que salió un poco crudo, no ideal.
‫Quiero que este pollo esté delicioso y crujiente, pero a doscientos grados, ahí es cuando obtenemos la gloria.
‫Eso es doscientos grados por una hora con pollo que salió perfecto.
‫Así que como un pequeño dial aquí.
‫Así es como puede sintonizar su horno.
‫Puede cambiarlo de ciento noventa grados a doscientos grados si lo deja en ciento ochenta
‫grados.
‫El pollo no queda bien si lo llevas a cien grados.
‫El pollo queda bien.
‫Dependiendo del tipo de modelo que esté utilizando, dependerá del tipo de hiperparámetros que pueda elegir.
‫Por ejemplo, un bosque aleatorio le permitirá ajustar la cantidad de árboles en este.
‫Tenemos tres árboles y este tenemos cinco árboles.
‫No se preocupe, echaremos un vistazo al bosque aleatorio.
‫Este es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático.
‫Veremos esto en la lección futura.
‫Y una red neuronal te permitirá volver a ajustar el número de capas.
‫Bueno, veremos una red neuronal en la lección futura.
‫Solo estoy dando un ejemplo de diferentes hiperparámetros, como la temperatura en un horno.
‫Puede utilizar diferentes tipos de algoritmos.
‫Lo principal que debe recordar es que los modelos de aprendizaje automático tienen hiperparámetros que puede ajustar.
‫Sin embargo, dependiendo del modelo que vaya a utilizar, los hiperparámetros serán diferentes.
‫El objetivo de ajustar los parámetros de Highbaugh es mejorar el rendimiento de su modelo y debe ajustar
‫el modelo en su entrenamiento o conjuntos de validación, lo que significa que entrena un modelo utilizando el conjunto inicial de
‫hiperparámetros.
‫Estos pueden ser los valores predeterminados, como, por ejemplo, pones los ingredientes de tu
‫pollo en el horno, presionas pollo asado en el horno y dura una hora en la configuración predeterminada del horno.
‫Y luego descubres que no resulta como quieres que sea.
‫Puede ajustar algunos sobre la marcha.
‫Esto es exactamente lo que hace con un modelo de aprendizaje automático.
‫Puede probar un modelo de aprendizaje automático con un conjunto inicial de hiperparámetros, el predeterminado.
‫Y resulta que funciona bien, pero no exactamente como lo desea.
‫Por lo tanto, puede intentar mejorarlo ajustando algunos de los hiperparámetros.
‫A continuación, tenemos la comparación de modelos.
‫Ahora, esto sucede durante su experimentación, por lo que ha entrenado varios modelos diferentes en el mismo conjunto
‫de datos.
‫Vamos a ver cómo podrías compararlos.
‫Y esto se hace con los datos de prueba.
‫Hagamoslo.