‫حسنا إذا.
‫الآن بعد أن اكتشفنا طرقًا مختلفة لتقييم نماذج التعلم الآلي لدينا ، من المحتمل أن تفعل ذلك.
‫السؤال التالي هو كيف يمكننا تحسين هذه المقاييس؟
‫وهذا ما سنقوم بتغطيته في هذا القسم التالي ، القسم الخامس ، وهو تحسين النموذج.
‫لذلك دعونا نصنع عنوانًا هنا.
‫سنذهب خمسة ، لتحسين النموذج.
‫الآن ، الشيء الذي يجب تذكره هنا هو في الواقع في كثير من الأحيان في كثير من الأحيان ، فإن التنبؤات الأولى
‫التي تقوم بها على نموذج ليست آخر صواب.
‫وغالبًا ما يشار إلى هذه التنبؤات الأولى على النحو التالي: دعونا نكتب هذه التنبؤات
‫الأولى ، والتنبؤات الأساسية المتساوية ، وغالبًا ما يشار إلى النموذج الأول على أنه نموذج أساسي.
‫ما ستحاول القيام به هو أثناء تقدمك ، بمجرد قيامك ببعض التنبؤات الأولية وتقييمها ، وبمجرد أن تقوم ببناء النموذج الأول ، مثل النموذج
‫الأساسي ، فإنك تحاول تحسين ذلك. ك. لتحسين توقعاتك
‫وتحسين نموذجك.
‫والآن كيف يمكننا القيام بذلك؟
‫حسنًا ، هناك طريقتان رئيسيتان.
‫الأول من منظور البيانات ، ستطرح أسئلة مثل ، هل يمكننا جمع المزيد من البيانات؟
‫لأن المزيد من البيانات يعني أن نموذج التعلم الآلي قد يكون لديه فرصة أكبر لتعلم الأنماط داخل تلك
‫البيانات.
‫وهناك قول مأثور في التعلم الآلي هو أنه كلما زادت البيانات ، كان ذلك أفضل.
‫وهو مشابه لكيفية ممارسة شيء ما ، صحيح ، وإذا قمت بممارسة أكثر قليلاً من
‫المعتاد ، فقد تتحسن قليلاً في ذلك الشيء ، ربما ليس أفضل بشكل مفرط ، ولكن بالتأكيد إذا قمت
‫بإجراء عشر جلسات من الممارسة ، فمن المحتمل أن تكون أفضل قليلاً.
‫إذا قمت بجلسة واحدة من الممارسة.
‫نفس الشيء ينطبق مع التعلم الآلي ، أليس كذلك؟
‫إذا كان هناك 10000 مثال بدلاً من 1000 مثال لشيء ما ، فمن المحتمل أنه إذا كانت هناك أنماط في تلك البيانات
‫، فإن نموذج التعلم الآلي سوف يلتقطها.
‫والثاني هو ، هل يمكننا تحسين بياناتنا؟
‫الآن ، هذا إذا كان لديك ، على سبيل المثال ، في مشكلة مبيعات السيارات لدينا حيث نستخدم اللون وعداد
‫المسافات وعدد الأبواب لمحاولة التنبؤ بسعر بيع السيارة.
‫الآن ، إذا تم إعطاؤك هذه المعلومات ، فسيكون من الصعب نوعًا ما التنبؤ بسعر البيع في تلك السيارة.
‫الصحيح.
‫لذا فإن ما تبحث عنه هنا ربما يكون المزيد من الميزات حول كل سيارة ، لذلك سيكون لديك المزيد من المعلومات
‫حول كل عينة.
‫لذا بدلاً من مجرد عينات أكثر ، لديك معلومات أكثر عمقًا داخل كل عينة.
‫ثم ما سنركز عليه هو من منظور نموذجي ، وهذا يطرح سؤالاً مثل ، هل هناك نموذج
‫أفضل يمكننا استخدامه؟
‫حتى إذا نظرنا إلى الدائرة تعلم خريطة التعلم الآلي.
‫لقد رأينا مثالاً على هذا من قبل.
‫لذلك على سبيل المثال ، عندما تابعناها وبدأنا باستخدام SVC خطي واكتشفنا أن
‫هذه النتائج ليست جيدة جدًا في مشكلة التصنيف الخاصة بنا.
‫ثم صعدنا وحاولنا تصنيف مجموعة.
‫والآن ما نعنيه بهذا ، هل هناك نموذج أفضل يمكننا استخدامه؟
‫لذا إذا بدأت بنموذج بسيط ، فهل يمكننا استخدام نموذج أكثر تعقيدًا؟
‫وما أعنيه بهذا هو عندما يقول أحدهم نموذجًا بسيطًا ، عادةً ما ستفعله هو النماذج ، أول النماذج
‫التي تصادفها هنا بسيطة نسبيًا مقارنة بالنماذج التي ستنتهي بها هنا.
‫والآن السبب وراء البدء بنموذج أبسط هو أن هذه النماذج بشكل عام أسرع في
‫التدرب على أي قوة حسابية لديك.
‫يعتبر مصنف المجموعات مثل الغابة العشوائية أو نماذج المجموعات بشكل عام أكثر تعقيدًا
‫لأنك تقوم بتدريب مجموعة من النماذج الصغيرة في وقت واحد.
‫وهذا هو المكان الذي ستسمع فيه مصطلح النموذج البسيط مقابل النموذج المعقد.
‫غالبًا ما يُشار إلى SVC الخطي على أنه نموذج أبسط ، ثم يأتي هنا لإبداء الإعجاب بمصنفات المجموعات
‫لأنه يستغل قوة الكثير من النماذج المختلفة التي يشار إليها على أنها أكثر تعقيدًا.
‫هذا نوع من ما جربناه بالفعل ، أليس كذلك؟
‫بدأنا بنموذج أبسط ثم انتقلنا إلى شيء أكثر تعقيدًا مع الغابة العشوائية.
‫ثم إذا كنا نحاول شيئًا أكثر تعقيدًا مثل طريقة المجموعة أ. ك. باستخدام مصنف الغابة
‫العشوائي ، هل يمكننا تحسين النموذج الحالي؟
‫الآن في هذه الحالة ، إذا كان النموذج الذي نستخدمه يؤدي أداءً جيدًا مباشرة خارج الصندوق
‫، وهو ما يفعله مصنف الغابات العشوائية لدينا ، فهل يمكننا تحسين المعلمات الفائقة لهذا النموذج لجعله أفضل؟
‫ملاحظة صغيرة هنا هي أن الأنماط الموجودة في البيانات التي تجد أن اكتشافات التعلم الآلي الخاصة بنا يشار إليها
‫غالبًا باسم معلمات البيانات.
‫والفرق بين المعلمات والمعلمات الفائقة هو أن نموذج التعلم الآلي يسعى إلى إيجاد أنماط
‫في البيانات بمفرده.
‫لذلك سيجد نموذج التعلم الآلي المعلمات في البيانات بمفرده ، في حين أن المعلمات الفائقة هي إعدادات
‫على نموذج يمكنك ضبطه.
‫لذلك سنضع هذا هنا المعلمات تساوي النموذج يجد هذه الأنماط في البيانات والمعلمات الفائقة تساوي
‫الإعدادات على نموذج يمكنك ضبطه.
‫الآن سنضع هذا بين قوسين لأن هذه عملية تجريبية وخطأ قليلاً لتحسين
‫قدرتها على العثور على الأنماط.
‫الآن ، لقد غطينا قدرًا لا بأس به من الأرضية ، صحيح ، فقط في هذه الخلية الواحدة قبل أن نرى حتى الترميز.
‫لكن هذا نوع من إعداد إطار عمل لما سنقوم بتغطيته في مقطعي الفيديو التاليين.
‫لذلك دعونا نضع ذلك هناك.
‫حسنًا ، هذا محير بعض الشيء هنا.
‫قد نضع هنا عنوانًا صغيرًا ، المعلمات الفائقة مقابل المعلمات.
‫الآن ، كيف تجد المعلمات الفائقة للنموذج؟
‫حسنًا ، هذا سؤال جيد.
‫دعونا التحقق من ذلك.
‫سنذهب من Skyline Dot Ensemble استيراد مصنف غابات عشوائي.
‫سيؤدي المفتاح Clef equals إلى إنشاء مثيل لمصنف غابة عشوائي هنا.
‫مصنف الغابة العشوائي.
‫رائع.
‫الآن ، بمجرد أن يكون لدينا نموذج تم تكوينه ، يمكنك العثور على معلماته الفائقة عن طريق استدعاء الوظيفة عليه.
‫احصل على المعلمات.
‫رائع.
‫الآن ، هذه كلها معلمات مفرطة مختلفة يمكننا ضبطها على مصنف الغابة العشوائي.
‫والآن إذا كنت تنظر إلى هذه الأشياء وتفكر ، واو ، هذا كثير هنا ، هذا محير للغاية.
‫سأريك أين يمكنك معرفة المزيد عن كل واحد.
‫حسنًا ، دعنا نذهب إلى تعلم مصنف الغابة العشوائي.
‫رائع.
‫لذا إذا كنا سنمر بهذه الوثائق ، فإن ما سنراه هنا هو المعلمات.
‫الآن ، يمكن أن يكون هذا هو المكان الذي يصبح فيه الأمر محيرًا لأنني استخدمت كلمة معلمات مفرطة ، لكن علم النفس
‫علم نوعًا ما يعرفها كمعلمات.
‫سبب وجود المعلمات هنا هو أنه في مصطلحات Python ، كل منها عبارة عن معلمة
‫يمكنك تمرير هذه الوظيفة لضبطها.
‫لكن في الواقع ، هذه معلمات مفرطة.
‫هذا هو المكان الذي تأتي منه هذه القائمة.
‫إذا قرأنا كل هذه الأشياء ، فيمكننا الوصول إلى المقبس ، وتعلم الغابة العشوائية
‫، والوثائق السرية ، وقراءتها جميعًا ومعرفة ما هي بالضبط.
‫وإذا أتينا إلى هنا حتى أتمكن من معرفة كل شيء يتضمن بعض الملاحظات حول مصنف الغابة العشوائية
‫ونصائح صغيرة حول كيفية ضبط المعلمات الفائقة.
‫الآن ، الأمر نفسه ينطبق على أي نموذج آخر قد تختاره.
‫إذا نقرت على أي من هذه ، فستصادف شيئًا مشابهًا مثل هذه الوثائق التي ستخبرك النماذج ،
‫المعلمات المفرطة التي يمكنك تعديلها.
‫تمام.
‫الآن ، ربما ما زلت تفكر في أنني ما زلت لا أفهم مفهوم المعلمات الفائقة.
‫وهكذا نصل إلى هذا الرسم التخطيطي الصغير.
‫قد يساعدك هذا في فهمك.
‫تحسين النموذج عن طريق الضبط الفائق للمعامل.
‫لذلك إذا تخيلنا مصدر الطعام هذا هنا على أنه بياناتنا وما نريد أن يفعله نموذج التعلم الآلي هو
‫معرفة الأنماط التي يمكن أن يستخدمها لصنع طبقنا المفضل.
‫إذا كنت تطبخ طبقك المفضل ، إذا كنت تطبخ هنا ، فلن يكون نموذجًا للتعلم الآلي.
‫ما قد تجده هو أنه إذا وضعت الفرن لمدة ساعة على 180 درجة ، فإن طبقك المفضل ، طبق الدجاج المشوي
‫، لا يظهر بالطريقة التي تريدها بالضبط.
‫ولكن بعد قليل من الممارسة ، بعد قليل من التجربة والخطأ ، تجد
‫أنه إذا طهيت لمدة ساعة على 200 درجة ، فإن طبقك سيخرج بالطريقة التي تريدها بالضبط.
‫في احسن الاحوال.
‫الآن ، التشبيه هنا الذي يجب فهمه هو أنه في حالتنا ، فإن ضبط المعلمات الفائقة يشبه ضبط درجة
‫الحرارة في الفرن.
‫نموذج التعلم الآلي الأولي لدينا مباشرة خارج الصندوق ، ربما هذا الفرن هنا يطبخ في
‫ساعة واحدة عند 180 درجة.
‫وقد تجد بعض الأنماط في كيفية دمج هذه المكونات معًا للحصول على طبقنا المفضل.
‫ولكن قد لا يكون بالضبط ما نريده.
‫إذن ما نفعله هو أن نجرب بعض المعلمات المختلفة ، وبعض المعلمات الفائقة المختلفة ، وفي النهاية
‫اكتشفنا أننا نريد تغيير درجة الحرارة إلى 200 درجة.
‫وهذا يبرز طبقنا المثالي ، بالطريقة التي نحبها.
‫الشيء نفسه ينطبق على نماذج التعلم الآلي لدينا.
‫إذا استخدمنا للتو مصنف الغابة العشوائي كما هو ، لأنه خرج من الصندوق بمعلماته الافتراضية
‫، هذه المعلمات هنا ، فقد يجد أنماطًا في بياناتنا بشكل جيد ، وهو كذلك.
‫إنها تفعل دقة تصل إلى 85٪.
‫ولكن ما يمكننا القيام به هو تعديل هذه الإعدادات تمامًا مثل إعدادنا في الفرن الخاص بنا ، وبالتالي تجد هذه الأنماط
‫في البيانات أفضل قليلاً مما تفعله مباشرة خارج الصندوق.
‫الآن ، مرة أخرى ، هذا يتطلب الكثير ، لكن لا تقلق ، لقد استغرق الأمر بعض الوقت لفهم هذا المفهوم
‫أيضًا.
‫لذلك سنلقي نظرة على مقاطع الفيديو القليلة التالية ، ثلاث طرق لضبط المعلمات الفائقة.
‫الطريقة الأولى باليد ، لذا سنحاول ضبطها يدويًا.
‫والثاني هو عشوائي مع البحث العشوائي عن السيرة الذاتية ، وهي وظيفة في السطر الثاني.
‫والثالث شامل مع البحث الشبكي.
‫السيرة الذاتية.
‫تمام.
‫لذا ألقِ القليل من القراءة على هذا.
‫فقط اقرأ من هنا.
‫إذا لم تفهمها تمامًا بعد ، فلا بأس بذلك تمامًا.
‫لكن تذكر فقط ، هذا ما سنقوم بتغطيته في هذا القسم هو أننا سنقوم
‫بتحسين نموذج يركز على ضبط المعلمات المفرطة والمعلمات الفائقة عبارة عن إعدادات على نموذج يمكنك تعديله لتحسين
‫قدرته على العثور على أنماط في البيانات تشبه إلى حد كبير.
‫إذا كنت تطبخ طبقك المفضل ، فيمكنك ضبط درجة حرارة الفرن من إعداده الأساسي
‫وهو 180 درجة.
‫للحصول على النتيجة المثالية لطبقك المفضل.
‫لذا ضع ذلك في الاعتبار وسأراكم في الفيديو التالي.