‫Hoặc Rado Rado Rak điều chỉnh mô hình phần ba.
‫Khi bạn hài lòng với hiệu suất ban đầu của mô hình trên tập dữ liệu đào tạo, bước tiếp theo là
‫thử và cải thiện nó.
‫Giống như những gì chúng tôi đã nói trong bài học trước về cách một chiếc xe có thể được điều chỉnh cho các phong cách lái xe khác nhau.
‫Một mô hình có thể được điều chỉnh cho các loại dữ liệu khác nhau, cụ thể là dữ liệu của bạn.
‫Thông thường, khóa đào tạo này sẽ diễn ra trên một phân tách dữ liệu xác thực.
‫Tuy nhiên, nếu bạn không có quyền truy cập vào tập hợp xác thực do cách bạn đã thực hiện phân chia dữ liệu đào tạo, xác thực
‫và kiểm tra, thì điều đó cũng có thể xảy ra trên dữ liệu đào tạo.
‫Nhiều mô hình có các loại thông số khác nhau có thể được điều chỉnh.
‫Bạn có thể coi những thứ này giống như Dols trên lò nướng.
‫Ví dụ, khi bạn đang học nấu món gà yêu thích của mình thì ôi thôi, món mù tạt mật ong thơm
‫ngon, ngọt ngào đó.
‫Tôi đang đói khi thực hiện những bài giảng này.
‫Bạn lưu ý rằng nấu nó ở 180 độ trong một giờ có nghĩa là nó sẽ ra một chút sống.
‫Không lý tưởng, phải không?
‫Chúng tôi muốn món gà này phải đẹp và giòn, nhưng ở 200 độ, đó là nơi chúng tôi có được vinh quang.
‫Đó là 200 độ trong một giờ.
‫Con gà ra vừa phải.
‫Vì vậy, giống như một quay số nhỏ ở đây.
‫Đây là cách bạn có thể điều chỉnh lò nướng của mình.
‫Bạn có thể thay đổi nó từ 180 độ sang b 200 độ.
‫Nếu bạn để trên 180 độ, thịt gà sẽ không chín.
‫Nếu bạn để nhiệt độ lên đến 200 độ, thịt gà sẽ không ngon.
‫Tùy thuộc vào loại mô hình bạn đang sử dụng, sẽ phụ thuộc vào loại thông số siêu mà bạn có thể
‫điều chỉnh.
‫Ví dụ, một khu rừng ngẫu nhiên sẽ cho phép bạn điều chỉnh số lượng cây.
‫Trong cái này, chúng tôi có ba cây.
‫Và cái này chúng tôi có năm cây.
‫Đừng lo.
‫Chúng ta sẽ xem xét khu rừng ngẫu nhiên.
‫Đây là loại thuật toán học máy mà chúng tôi sẽ kiểm tra trong một bài học trong tương lai.
‫Và mạng nơ-ron sẽ cho phép bạn điều chỉnh số lớp.
‫Một lần nữa, chúng ta sẽ xem xét mạng nơ-ron trong một bài học trong tương lai.
‫Chỉ đưa ra một ví dụ về các thông số siêu khác nhau như nhiệt độ trên lò nướng.
‫Bạn có thể điều chỉnh các loại thuật toán khác nhau.
‫Những điều chính bạn cần nhớ là các mô hình học máy có siêu tham số.
‫Bạn có thể điều chỉnh.
‫Tuy nhiên, tùy thuộc vào kiểu máy bạn sẽ sử dụng, các thông số hyper sẽ khác nhau.
‫Mục tiêu của việc điều chỉnh các thông số kết hợp là để cải thiện hiệu suất của mô hình của bạn và bạn nên thực
‫hiện điều chỉnh mô hình trên các bộ đào tạo và hoặc xác nhận của mình, nghĩa là bạn đào tạo một mô hình bằng cách sử dụng một bộ siêu thông
‫số ban đầu.
‫Đây có thể là các giá trị mặc định, chẳng hạn như bạn cho nguyên liệu
‫gà vào lò, bạn ấn gà, nướng gà trên lò và mất một giờ theo cài đặt mặc định của lò.
‫Và sau đó bạn thấy nó không diễn ra như thế nào bạn muốn.
‫Bạn có thể điều chỉnh một số khi bạn tiếp tục.
‫Đây chính xác là những gì bạn sẽ làm với một mô hình học máy.
‫Bạn có thể thử một mô hình học máy với một bộ siêu tham số ban đầu, mặc định, và kết quả là
‫nó ổn, nhưng không chính xác như cách bạn muốn.
‫Vì vậy, bạn có thể thử và cải thiện nó bằng cách điều chỉnh một số thông số siêu.
‫Tiếp theo, chúng tôi có so sánh mô hình.
‫Bây giờ, điều này xảy ra trong quá trình thử nghiệm của bạn.
‫Vì vậy, bạn đã đào tạo nhiều mô hình khác nhau trên cùng một tập dữ liệu.
‫Chúng tôi sẽ xem xét cách bạn có thể so sánh chúng.
‫Và điều này được thực hiện trên dữ liệu thử nghiệm.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.