‫หรือ Rado Rado Rak โมเดลลิ่งภาค 3 จูน
‫เมื่อคุณพอใจกับประสิทธิภาพเริ่มต้นของแบบจำลองในชุดข้อมูลการฝึกแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการพยายามปรับปรุง
‫เช่นเดียวกับที่เรากล่าวในบทเรียนที่แล้วว่าสามารถปรับรถให้เข้ากับสไตล์การขับขี่ที่แตกต่างกันได้อย่างไร
‫สามารถปรับแบบจำลองสำหรับข้อมูลประเภทต่างๆ โดยเฉพาะข้อมูลของคุณ
‫โดยปกติการฝึกอบรมนี้จะเกิดขึ้นกับการแยกข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง
‫อย่างไรก็ตาม หากคุณไม่มีสิทธิ์เข้าถึงชุดการตรวจสอบเนื่องจากวิธีที่คุณทำการฝึกอบรม การตรวจสอบความถูกต้อง และการแยกข้อมูลการทดสอบ
‫ข้อมูลดังกล่าวอาจเกิดขึ้นกับข้อมูลการฝึกได้เช่นกัน
‫หลายรุ่นมีพารามิเตอร์ประเภทต่างๆ ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้
‫คุณสามารถคิดสิ่งเหล่านี้เหมือนกับ Dols บนเตาอบ
‫ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณกำลังเรียนรู้ที่จะทำอาหารจานโปรดด้วยไก่ นั่นก็คือ ฮันนี่มัสตาร์ดจานที่อร่อยและหวาน
‫ฉันเริ่มหิวแล้วในการบรรยายเหล่านี้
‫คุณสังเกตเห็นว่าการปรุงอาหารที่ 180 องศาเป็นเวลาหนึ่งชั่วโมงหมายความว่ามันออกมาดิบเล็กน้อย
‫ไม่เหมาะใช่มั้ย?
‫เราอยากให้ไก่ตัวนี้ดีและกรอบ แต่ที่ 200 องศา นั่นคือสิ่งที่เราได้รับ
‫นั่นคือ 200 องศาต่อชั่วโมง
‫ไก่ออกมาพอดี
‫เหมือนกับแป้นหมุนเล็กๆ ตรงนี้
‫นี่คือวิธีปรับแต่งเตาอบของคุณ
‫คุณสามารถเปลี่ยนจาก 180 องศาเป็น b 200 องศา
‫หากคุณปล่อยทิ้งไว้ 180 องศา ไก่จะไม่ออกมาดี
‫ถ้าคุณเอาได้ถึง 200 องศา ไก่ก็จะออกมาดี
‫ขึ้นอยู่กับชนิดของรุ่นที่คุณใช้ จะขึ้นอยู่กับชนิดของพารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่คุณสามารถปรับแต่งได้
‫ตัวอย่างเช่น ป่าสุ่มจะให้คุณปรับจำนวนต้นไม้ได้
‫ในนี้เรามีต้นไม้สามต้น
‫และอันนี้เรามีต้นไม้ห้าต้น
‫ไม่ต้องกังวล.
‫เราจะดูที่ป่าสุ่ม
‫นี่คือประเภทของอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่เราจะลองดูในบทเรียนต่อไป
‫และโครงข่ายประสาทเทียมจะช่วยให้คุณสามารถปรับจำนวนเลเยอร์ได้
‫อีกครั้ง เราจะดูโครงข่ายประสาทเทียมในบทเรียนต่อๆ ไป
‫เพียงแค่ยกตัวอย่างของไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ เช่น อุณหภูมิบนเตาอบ
‫คุณสามารถปรับเปลี่ยนอัลกอริทึมประเภทต่างๆ ได้
‫สิ่งสำคัญที่คุณต้องจำไว้คือโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมีพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫คุณสามารถปรับ
‫อย่างไรก็ตาม ขึ้นอยู่กับรุ่นที่คุณจะใช้ พารามิเตอร์ไฮเปอร์จะแตกต่างกัน
‫เป้าหมายของการปรับพารามิเตอร์ไฮบริดคือการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลของคุณ และคุณควรทำการปรับโมเดลในชุดการฝึกและหรือการตรวจสอบความถูกต้อง
‫ซึ่งหมายความว่าคุณฝึกโมเดลโดยใช้ชุดพารามิเตอร์ไฮเปอร์เริ่มต้น
‫สิ่งเหล่านี้อาจเป็นค่าเริ่มต้น เช่น คุณใส่ส่วนผสมของไก่ในเตาอบ คุณกดไก่
‫ไก่ย่างบนเตาอบ และมันจะไปเป็นเวลาหนึ่งชั่วโมงในการตั้งค่าเริ่มต้นของเตาอบ
‫แล้วคุณจะพบว่ามันไม่ได้เป็นอย่างที่คุณต้องการ
‫คุณอาจปรับบางอย่างในขณะที่คุณไป
‫นี่คือสิ่งที่คุณจะทำกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
‫คุณอาจลองใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีชุดพารามิเตอร์ไฮเปอร์เริ่มต้น ซึ่งเป็นค่าดีฟอลต์ และปรากฏว่าใช้ได้
‫แต่ไม่ใช่ตามที่คุณต้องการ
‫ดังนั้น คุณอาจลองปรับปรุงโดยการปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์บางตัว
‫ต่อไป เรามีการเปรียบเทียบแบบจำลอง
‫ตอนนี้ สิ่งนี้เกิดขึ้นระหว่างการทดลองของคุณ
‫ดังนั้น คุณได้ฝึกโมเดลต่างๆ หลายตัวในชุดข้อมูลเดียวกัน
‫เราจะดูว่าคุณจะเปรียบเทียบได้อย่างไร
‫และสิ่งนี้จะทำกับข้อมูลการทดสอบ
‫มาทำกัน