‫Oke, kalau begitu, sekarang setelah kami menemukan cara yang berbeda untuk mengevaluasi model pembelajaran mesin kami,
‫kemungkinan pertanyaan Anda berikutnya adalah bagaimana kami dapat meningkatkan metrik ini?
‫Dan itulah yang akan kita bahas di bagian berikutnya, Bagian lima, yang meningkatkan model.
‫Mari kita buat judul di sini, oke?
‫Lima, memperbaiki model.
‫Nah, hal yang perlu diingat di sini biasanya sebenarnya lebih sering daripada tidak, prediksi pertama yang Anda buat
‫pada model bukanlah yang terakhir.
‫Benar.
‫Dan prediksi pertama ini sering disebut sebagai prediksi pertama mari kita
‫tulis ini, prediksi garis dasar yang sama dan model pertama sering disebut sebagai model dasar.
‫Apa yang akan Anda coba lakukan adalah setelah Anda membuat beberapa prediksi pertama dan mengevaluasinya, dan
‫setelah Anda membangun model pertama seperti model dasar, Anda mencoba memperbaikinya.
‫Jadi a. k. sebuah. tingkatkan prediksi Anda dan tingkatkan model Anda.
‫Dan sekarang bagaimana kita bisa melakukannya?
‫Nah, ada dua jalur utama.
‫Yang pertama adalah dari perspektif data, Anda akan mengajukan pertanyaan seperti bisakah kami mengumpulkan lebih banyak data?
‫Karena lebih banyak data berarti model pembelajaran mesin mungkin memiliki lebih banyak kesempatan untuk mempelajari pola dalam data
‫tersebut.
‫Dan ada pepatah dalam pembelajaran mesin umumnya semakin banyak data, semakin baik.
‫Dan ini mirip dengan bagaimana jika Anda berlatih sesuatu dengan benar dan jika Anda melakukan
‫sedikit lebih banyak latihan daripada biasanya, Anda mungkin menjadi sedikit lebih baik dalam hal itu, mungkin tidak terlalu baik.
‫Namun yang pasti jika Anda melakukan 10 sesi latihan, Anda mungkin akan sedikit lebih baik jika melakukan satu
‫sesi latihan.
‫Hal yang sama berlaku dengan pembelajaran mesin, bukan?
‫Jika ada 10.000 contoh daripada 1000 contoh sesuatu, kemungkinan besar jika ada pola dalam data itu,
‫model pembelajaran mesin akan mengambilnya.
‫Yang kedua adalah bisakah kita meningkatkan data kita?
‫Nah, ini jika Anda memiliki, misalnya, dalam masalah penjualan mobil kami, di mana kami menggunakan merek warna,
‫odometer dan jumlah pintu untuk mencoba dan memprediksi harga jual mobil.
‫Nah, jika Anda diberi informasi itu, agak sulit untuk memprediksi harga jual mobil itu.
‫Benar.
‫Jadi apa yang akan Anda cari di sini mungkin lebih banyak fitur tentang setiap mobil, sehingga Anda akan memiliki lebih banyak informasi
‫tentang setiap sampel.
‫Jadi, daripada hanya lebih banyak sampel, Anda memiliki informasi yang lebih mendalam dalam setiap sampel.
‫Lalu apa yang akan kita fokuskan adalah dari perspektif model, dan ini mengajukan pertanyaan seperti, apakah ada model
‫yang lebih baik yang bisa kita gunakan?
‫Jadi jika kita melihat rangkaian peta pembelajaran mesin belajar.
‫Kami telah melihat contoh ini sebelumnya.
‫Jadi, misalnya, ketika kami mengikutinya dan kami memulai dengan SVC linier dan
‫kami menemukan bahwa hasil tersebut tidak terlalu bagus untuk masalah klasifikasi kami, jadi kami naik dan mencoba
‫pengklasifikasi ensemble.
‫Dan sekarang yang kami maksud adalah mereka adalah model yang lebih baik yang bisa kami gunakan.
‫Jadi, jika Anda telah memulai dengan model yang sederhana, dapatkah kita menggunakan model yang lebih kompleks?
‫Dan yang saya maksud dengan ini adalah ketika seseorang mengatakan model sederhana, biasanya yang Anda lakukan adalah modelnya.
‫Yang pertama Anda temui di sini relatif sederhana dibandingkan dengan yang Anda akan berakhir di sini.
‫Dan sekarang alasan Anda memulai dengan model yang lebih sederhana adalah karena umumnya model ini lebih cepat dilatih
‫dengan daya komputasi apa pun yang Anda miliki.
‫Dan pengklasifikasi ansambel seperti FORIS acak atau model ansambel pada umumnya umumnya dianggap lebih kompleks
‫karena Anda melatih sekelompok model yang lebih kecil sekaligus.
‫Dan inilah mengapa Anda mendengar istilah model sederhana versus model kompleks.
‫Linear EVC sering disebut sebagai model yang lebih sederhana dan kemudian muncul di sini untuk menyukai
‫pengklasifikasi ensemble karena memanfaatkan kekuatan banyak model yang berbeda, mereka disebut lebih kompleks.
‫Jadi itu yang sudah kami coba.
‫Benar.
‫Kami memulai dengan model yang lebih sederhana dan kami pindah ke sesuatu yang lebih kompleks dengan hutan acak.
‫Dan kemudian jika kita mencoba sesuatu yang lebih kompleks, seperti metode ensemble, a. k. sebuah. menggunakan pengklasifikasi
‫hutan acak kami, dapatkah kami meningkatkan model saat ini?
‫Sekarang, dalam kasus ini, jika model yang kita gunakan langsung bekerja dengan baik,
‫yang dilakukan oleh pengklasifikasi hutan acak, dapatkah kita meningkatkan parameter hiper dari model ini untuk membuatnya lebih
‫baik?
‫Sekarang, sedikit catatan di sini adalah bahwa pola dalam data yang Anda temukan yang ditemukan oleh pembelajaran mesin kami
‫sering disebut sebagai parameter data.
‫Dan perbedaan antara parameter dan parameter hiper adalah model pembelajaran mesin berusaha menemukan pola
‫dalam data sendiri.
‫Jadi model pembelajaran mesin akan menemukan parameter dalam datanya sendiri, sedangkan parameter hiper adalah pengaturan pada model
‫yang dapat Anda sesuaikan.
‫Jadi dengan ini di sini, parameter sama dengan temuan model.
‫Pola dalam data dan parameter hiper ini sama dengan pengaturan pada model yang dapat Anda sesuaikan.
‫Sekarang kita akan menempatkan ini dalam tanda kurung karena ini adalah sedikit proses coba-coba
‫untuk berpotensi meningkatkan kemampuannya dalam menemukan pola.
‫Sekarang kita telah membahas sedikit dasar, tidak hanya di satu sel ini bahkan sebelum kita melihat TIKAI, tapi
‫ini semacam menyiapkan kerangka kerja untuk apa yang akan kita bahas dalam beberapa video berikutnya.
‫Jadi mari kita taruh itu di sana.
‫Nah, di sini agak membingungkan.
‫Kami mungkin menempatkan sedikit judul di sini jenis parameter, parameter.
‫Sekarang, bagaimana Anda menemukan parameter hiper model?
‫Nah, itu pertanyaan yang bagus.
‫Mari kita periksa.
‫Kami pergi dari Escalon Ensemble mengimpor pengklasifikasi hutan acak.
‫Kjellaug equals akan membuat classifier hutan acak, classifier hutan acak.
‫Luar biasa.
‫Sekarang setelah kita memiliki model yang dipakai, Anda dapat menemukan parameter Hivernya dengan memanggil fungsi di dalamnya.
‫Dapatkan Perens.
‫Luar biasa.
‫Sekarang, ini semua adalah jenis parameter berbeda yang dapat kita sesuaikan pada pengklasifikasi hutan acak kita, dan sekarang jika Anda
‫melihat ini dan berpikir, wow, ini banyak sekali, ini sangat membingungkan, saya akan tunjukkan di mana
‫Anda dapat mengetahui lebih lanjut tentang masing-masing.
‫Baiklah, mari kita pergi ke Escalon.
‫Pengklasifikasi hutan acak.
‫Luar biasa.
‫Jadi jika kita melihat dokumentasi ini, apa yang akan kita lihat di sini adalah parameter.
‫Sekarang, ini bisa menjadi tempat yang membingungkan karena saya telah menggunakan kata parameter hiper, tetapi jenis
‫garis psikis mendefinisikannya sebagai parameter.
‫Alasan mengapa parameter di sini adalah karena dalam istilah Python, masing-masing adalah parameter yang
‫dapat Anda lewati untuk menyesuaikan fungsi ini.
‫Namun pada kenyataannya, ini adalah parameter hiper.
‫Jadi dari sinilah daftar ini berasal.
‫Jika kita membaca semua ini, kita bisa datang ke situs dokumentasi pengklasifikasi hutan acak dan
‫membaca semuanya dan mencari tahu apa sebenarnya mereka.
‫Dan jika kita turun ke sini.
‫Jadi saya bisa belajar memasukkan beberapa catatan tentang pengklasifikasi hutan acak dan sedikit tip tentang bagaimana
‫kita bisa menyesuaikan parameternya.
‫Sekarang, hal yang sama berlaku untuk model lain yang mungkin Anda pilih.
‫Jika Anda mengklik salah satu dari ini, Anda akan menemukan sesuatu yang mirip dengan dokumentasi ini, yang akan memberi tahu
‫Anda jenis parameter model yang dapat Anda sesuaikan.
‫Oke, sekarang Anda mungkin masih berpikir saya masih belum memahami konsep parameter hiper, jadi kita sampai pada
‫diagram kecil ini, ini dapat membantu pemahaman Anda.
‫Meningkatkan model melalui penyetelan parameter hiper.
‫Jadi jika kita membayangkan sumber makanan ini di sini sebagai data kita dan kita ingin model pembelajaran mesin melakukannya, cari tahu
‫pola yang dapat digunakan untuk membuat hidangan favorit kita jika Anda sedang memasak hidangan favorit.
‫Ini yang Anda masak di sini, bukan model pembelajaran mesin.
‫Apa yang mungkin Anda temukan adalah bahwa jika Anda menyalakan oven selama satu jam pada suhu seratus delapan puluh
‫derajat, hidangan favorit Anda, hidangan ayam panggang, tidak keluar persis seperti yang Anda inginkan.
‫Tapi setelah sedikit latihan, setelah sedikit trial and error, Anda menemukan bahwa
‫jika Anda memasak pada satu jam pada 200 derajat, hidangan Anda keluar persis seperti yang Anda inginkan.
‫Sempurna.
‫Sekarang, analogi yang harus dipahami di sini adalah bahwa dalam kasus kami, menyesuaikan parameter hiper seperti menyesuaikan
‫suhu di oven, model pembelajaran mesin awal kami langsung dari kotak.
‫Mungkin oven ini di sini memasak pada satu jam pada seratus delapan puluh derajat, dan mungkin menemukan beberapa pola
‫dan bagaimana menggabungkan bahan-bahan ini bersama-sama untuk mendapatkan hidangan favorit kita, tapi mungkin tidak persis seperti
‫yang kita inginkan.
‫Jadi yang kami lakukan adalah mencoba beberapa parameter yang berbeda, beberapa jenis parameter yang berbeda, dan akhirnya kami mengetahui
‫bahwa kami ingin mengubah suhu menjadi dua ratus derajat.
‫Dan itu menghasilkan hidangan sempurna kami seperti yang kami suka.
‫Hal yang sama berlaku dengan model pembelajaran mesin kami.
‫Jika kita baru saja menggunakan pengklasifikasi palsu acak seperti yang keluar dari kotak dengan parameter defaultnya, yang ini di
‫sini, mungkin menemukan pola dalam data kita dengan cukup baik, yang memang begitu.
‫Itu melakukan sekitar 85 persen akurasi.
‫Tapi apa yang mungkin bisa kita lakukan adalah menyesuaikan ini seperti pengaturan kita di oven kita dan sehingga pola ini
‫ditemukan dalam data sedikit lebih baik daripada apa yang langsung dilakukan.
‫Sekarang, sekali lagi, ada banyak hal yang perlu diperhatikan, tetapi jangan khawatir, saya juga butuh beberapa saat untuk memahami konsep
‫ini.
‫Jadi kita akan melihat beberapa video berikutnya, tiga cara untuk menyesuaikan parameter.
‫Yang pertama adalah dengan tangan, jadi kami akan mencoba dan menyetelnya dengan tangan.
‫Yang kedua adalah secara acak dengan pencarian acak S. V , yang merupakan fungsi di dalam Katleen.
‫Dan yang ketiga adalah lengkap dengan penghematan pencarian grid.
‫OKE.
‫Jadi saya punya sedikit membaca tentang ini.
‫Baca saja di sini, jika Anda belum sepenuhnya memahaminya, tidak apa-apa.
‫Tapi ingat, inilah yang akan kita bahas di bagian ini akan meningkatkan model
‫yang berfokus pada penyetelan parameter hiper dan parameter hiper adalah pengaturan pada model yang dapat Anda sesuaikan untuk
‫berpotensi meningkatkan kemampuannya dalam menemukan pola dalam data seperti .
‫Jika Anda sedang memasak hidangan favorit Anda, Anda dapat menyesuaikan suhu oven Anda dari awalnya, menyetel
‫lebih dari seratus 180 derajat untuk mendapatkan hasil sempurna dari hidangan favorit Anda.
‫Jadi ingatlah itu dan sampai jumpa di video berikutnya.