‫Bene, allora, ora che abbiamo scoperto diversi modi per valutare i nostri modelli di apprendimento
‫automatico, la prossima domanda è: come possiamo migliorare queste metriche?
‫Ed è quello che tratteremo in questa prossima sezione, la Sezione cinque, che sta migliorando un modello.
‫Facciamo un titolo qui, ok?
‫Cinque, migliorare un modello.
‫Ora, la cosa da ricordare qui è di solito in realtà il più delle volte, le prime previsioni che fai su
‫un modello non sono le ultime.
‫Destra.
‫E queste prime previsioni sono spesso indicate come scriviamo queste prime
‫previsioni, previsioni di base uguali e il primo modello è spesso indicato come modello di base.
‫Quello che proverai a fare è mentre vai avanti una volta che hai fatto alcune prime previsioni e le hai valutate, e una
‫volta che hai costruito un primo modello come un modello di base, cerchi di migliorarlo.
‫Quindi un. K. un. migliora le tue previsioni e migliora il tuo modello.
‫E ora come possiamo procedere?
‫Beh, ci sono due linee principali.
‫Il primo è dal punto di vista dei dati, farai domande come potremmo raccogliere più dati?
‫Perché più dati significa che un modello di machine learning può avere più possibilità di apprendere modelli all'interno di quei
‫dati.
‫E c'è un detto nell'apprendimento automatico è generalmente più dati, meglio è.
‫Ed è simile a come se dovessi praticare qualcosa nel modo giusto e se fai
‫un po' più di pratica del solito, potresti migliorare un po' in quella cosa, forse non in modo esorbitante.
‫Ma certamente se fai 10 sessioni di pratica, probabilmente starai un po' meglio se fai una sessione
‫di pratica.
‫Stessa cosa vale con l'apprendimento automatico, giusto?
‫Se ci sono 10000 esempi anziché 1000 esempi di qualcosa, è probabile che se ci sono modelli in quei dati,
‫il modello di apprendimento automatico li raccoglierà.
‫La seconda è: potremmo migliorare i nostri dati?
‫Ora, questo è se avessimo, ad esempio, nel nostro problema di vendita di auto, dove usiamo la marca, il colore, il contachilometri e
‫il numero di porte per cercare di prevedere il prezzo di vendita di un'auto.
‫Ora, se ti venissero fornite queste informazioni, sarebbe un po' difficile prevedere il prezzo di vendita di
‫quell'auto.
‫Destra.
‫Quindi quello che cercheresti qui è forse più caratteristiche su ogni auto, così avresti più informazioni su
‫ogni campione.
‫Quindi, piuttosto che solo più campioni, hai una maggiore profondità di informazioni all'interno di ogni campione.
‫E poi quello su cui ci concentreremo è dal punto di vista del modello, e questo pone una domanda del
‫tipo, c'è un modello migliore che potremmo usare?
‫Quindi, se osserviamo la mappa del circuito di apprendimento automatico.
‫Ne abbiamo già visto un esempio.
‫Quindi, per esempio, quando l'abbiamo seguito e abbiamo iniziato con un SVC lineare e abbiamo capito
‫che quei risultati non erano molto buoni nel nostro problema di classificazione, quindi siamo andati su e abbiamo provato un classificatore
‫di insieme.
‫E ora ciò che intendiamo con questo è che sono un modello migliore che potremmo usare.
‫Quindi, se hai iniziato con un modello semplice, potremmo usarne uno più complesso?
‫E quello che intendo con questo è che quando qualcuno dice modello semplice, di solito quello che fai sono i modelli.
‫I primi che incontri qui sono relativamente semplici rispetto a quelli che finirai qui.
‫E ora il motivo per cui inizi con un modello più semplice è perché generalmente questi modelli sono più veloci da
‫addestrare su qualsiasi potenza di calcolo di cui disponi.
‫E un classificatore di insieme come un FORIS casuale oi modelli di insieme in generale sono generalmente considerati
‫più complessi perché stai addestrando un gruppo di modelli più piccoli contemporaneamente.
‫Ed è per questo che senti il termine modello semplice contro modello complesso.
‫L'EVC lineare viene spesso definito un modello più semplice e poi arrivando qui ad apprezzare i classificatori
‫di insieme perché sfrutta la potenza di molti modelli diversi, vengono definiti più complessi.
‫Quindi è un po' quello che abbiamo già provato.
‫Destra.
‫Abbiamo iniziato con un modello più semplice e siamo passati a qualcosa di più complesso con la foresta casuale.
‫E poi se stiamo provando qualcosa di più complesso, come un metodo d'insieme, a. K. un. utilizzando il
‫nostro classificatore di foreste casuali, possiamo migliorare il modello attuale?
‫Ora, in questo caso, se il modello che stiamo usando si comporta bene fin dall'inizio, che
‫è ciò che fa il nostro classificatore di foreste casuali, possiamo migliorare gli iper parametri di questo modello per renderlo ancora
‫migliore?
‫Ora, una piccola nota qui è che i modelli nei dati che trovi che il nostro machine learning rileva sono
‫spesso indicati come parametri dei dati.
‫E la differenza tra parametri e iperparametri è che un modello di apprendimento automatico cerca di trovare modelli
‫nei dati da solo.
‫Quindi un modello di apprendimento automatico troverà i parametri nei dati da solo, mentre i parametri iper sono impostazioni su un
‫modello che è possibile regolare.
‫Quindi con questo qui, i parametri sono uguali ai ritrovamenti del modello.
‫Questi modelli nei dati e iperparametri equivalgono alle impostazioni su un modello a cui puoi adattarti.
‫Ora lo metteremo tra parentesi perché questo è un po' un processo per tentativi ed errori
‫per migliorare potenzialmente la sua capacità di trovare schemi.
‫Ora abbiamo coperto un bel po' di terreno, non solo in questa cella prima ancora di aver visto TIKAI,
‫ma questo è una specie di struttura per quello che tratteremo nei prossimi due video.
‫Quindi mettiamolo lì.
‫Bene, questo è un po' confuso qui.
‫Potremmo mettere un piccolo titolo qui tipo di parametri, i parametri.
‫Ora, come trovi gli iperparametri di un modello?
‫Bene, questa è una buona domanda.
‫Controlliamolo.
‫Andiamo da Escalon Ensemble import classificatore forestale casuale.
‫Kjellaug equals creerà un'istanza di un classificatore forestale casuale, classificatore forestale casuale.
‫Meraviglioso.
‫Ora, una volta che abbiamo istanziato un modello, puoi trovare i suoi parametri Hiver chiamando la funzione su di esso.
‫Ottieni Perens.
‫Meraviglioso.
‫Ora, questi sono tutti diversi tipi di parametri che possiamo regolare sul nostro classificatore forestale casuale, e ora se
‫li guardi e pensi, wow, qui c'è molto, è molto confuso, ti mostrerò dove puoi
‫scoprire di più su ciascuno di essi.
‫Bene, andiamo a Escalon.
‫Classificatore forestale casuale.
‫Meraviglioso.
‫Quindi, se dovessimo esaminare questa documentazione, ciò che vedremo qui sono i parametri.
‫Ora, questo può essere il punto in cui si crea confusione perché ho usato la parola iperparametri, ma la
‫linea psichica lo definisce come parametri.
‫Il motivo per cui i parametri qui è perché in termini Python, ognuno di questi è un parametro
‫che puoi passare a questa funzione per regolare.
‫Ma in realtà, questi sono parametri iper.
‫Quindi è da qui che proviene questa lista.
‫Se dovessimo leggere tutti questi, potremmo venire al sito è documentazione del classificatore forestale casuale
‫e leggerli tutti e scoprire cosa sono esattamente.
‫E se veniamo quaggiù.
‫Così ho potuto imparare a includere alcune note sul classificatore forestale casuale e alcuni suggerimenti su
‫come regolare i parametri.
‫Ora, lo stesso vale per qualsiasi altro modello che potresti scegliere.
‫Se fai clic su uno di questi, ti imbatti in qualcosa di simile come questa documentazione, che ti dirà il
‫tipo di parametri dei modelli che puoi regolare.
‫OK, ora potresti ancora pensare che non sto ancora capendo il concetto di iperparametri, e quindi arriviamo a
‫questo piccolo diagramma, questo potrebbe aiutarti a capire.
‫Miglioramento di un modello tramite l'ottimizzazione dei parametri iper.
‫Quindi, se immaginiamo questa fonte di cibo qui come i nostri dati e vogliamo un modello di apprendimento automatico, è capire gli schemi
‫che può usare per preparare il nostro piatto preferito se stai cucinando il tuo piatto preferito.
‫Questo sei tu che stai cucinando qui, non un modello di apprendimento automatico.
‫Quello che potresti scoprire è che se accendi il forno per un'ora a centottanta gradi, il
‫tuo piatto preferito, il pollo arrosto, non viene esattamente come lo desideri.
‫Ma dopo un po' di pratica, dopo un po' di tentativi ed
‫errori, scopri che se cucini a un'ora a 200 gradi, il tuo piatto viene esattamente come lo desideri.
‫Perfetto.
‫Ora, l'analogia qui da capire è che nel nostro caso, regolare gli iperparametri è come regolare la temperatura del
‫forno, il nostro modello iniziale di apprendimento automatico appena uscito dalla scatola.
‫Forse questo forno qui cucina a un'ora a centottanta gradi, e potrebbe trovare alcuni schemi e come
‫combinare questi ingredienti insieme per ottenere il nostro piatto preferito, ma potrebbe non essere esattamente
‫come lo vogliamo.
‫Quindi quello che facciamo è provare alcuni parametri diversi, alcuni parametri di tipo diverso, e alla fine
‫scopriamo di voler cambiare la temperatura a duecento gradi.
‫E questo fa risaltare il nostro piatto perfetto proprio come piace a noi.
‫La stessa cosa vale con i nostri modelli di machine learning.
‫Se abbiamo appena usato il nostro classificatore casuale falso così com'è come è uscito dalla scatola con i suoi parametri
‫predefiniti, questi qui, potrebbe trovare abbastanza bene i modelli nei nostri dati, il che è.
‫Sta facendo circa l'85% di precisione.
‫Ma quello che potremmo essere in grado di fare è regolarli in modo molto simile alle nostre impostazioni sul nostro forno e in modo che trovi
‫questi modelli nei dati un po' meglio di quello che fa appena fuori dalla scatola.
‫Ora, di nuovo, c'è molto da capire, ma non preoccuparti, mi ci è voluto un po' per capire anche questo
‫concetto.
‫Quindi esamineremo nei prossimi video tre modi per regolare i parametri.
‫Il primo è a mano, quindi proveremo a metterli a punto a mano.
‫Il secondo è random con ricerca casuale S. v. , che è una funzione all'interno di Katleen.
‫E il terzo è esaurientemente con il salvataggio della ricerca nella griglia.
‫OK.
‫Quindi ho letto un po' su questo.
‫Basta leggere qui, se non lo capisci ancora completamente, va benissimo.
‫Ma ricorda, questo è ciò che tratteremo in questa sezione migliorerà un modello incentrato
‫sull'ottimizzazione dei parametri iper e gli iper parametri sono impostazioni su un modello che puoi regolare per migliorare potenzialmente la
‫sua capacità di trovare modelli nei dati in modo molto simile .
‫Se stai cucinando il tuo piatto preferito, potresti regolare la temperatura del tuo forno dalla sua linea di
‫base, impostando oltre cento 180 gradi per ottenere il risultato perfetto del tuo piatto preferito.
‫Quindi tienilo a mente e ci vediamo nel prossimo video.