‫Muy bien, entonces, ahora que hemos descubierto diferentes formas de evaluar nuestros modelos de aprendizaje automático, es
‫probable que la próxima pregunta sea ¿cómo podemos mejorar estas métricas?
‫Y eso es lo que vamos a cubrir en la próxima sección, Sección cinco, que está mejorando un modelo.
‫Hagamos un título aquí, ¿de acuerdo?
‫Cinco, mejorar un modelo.
‫Ahora, lo que hay que recordar aquí es que, en la mayoría de los casos, las primeras predicciones que hace en
‫un modelo no son las últimas.
‫Derecha.
‫Y estas primeras predicciones a menudo se denominan, escribamos estas primeras predicciones, predicciones
‫de línea de base iguales y el primer modelo a menudo se conoce como modelo de línea de base.
‫Lo que intentará hacer a medida que avanza es una vez que haya hecho algunas primeras predicciones y las haya evaluado, y una
‫vez que haya construido un primer modelo como un modelo de línea de base, intente mejorarlo.
‫Entonces a. k. una. mejore sus predicciones y mejore su modelo.
‫¿Y ahora cómo podemos hacer eso?
‫Bueno, hay dos líneas principales.
‫La primera es desde una perspectiva de datos, usted hará preguntas como ¿podríamos recopilar más datos?
‫Porque más datos significa que un modelo de aprendizaje automático puede tener más posibilidades de aprender patrones dentro de esos
‫datos.
‫Y hay un dicho en el aprendizaje automático que dice que, en general, cuantos más datos, mejor.
‫Y es similar a cómo si practicaras algo bien y si practicas un
‫poco más de lo habitual, podrías mejorar un poco en eso, tal vez no exorbitantemente mejor.
‫Pero ciertamente si haces 10 sesiones de práctica, probablemente serás un poco mejor si haces una sesión
‫de práctica.
‫Lo mismo ocurre con el aprendizaje automático, ¿verdad?
‫Si hay 10000 ejemplos en lugar de 1000 ejemplos de algo, es probable que si hay patrones en esos datos,
‫el modelo de aprendizaje automático los detecte.
‫La segunda es ¿podríamos mejorar nuestros datos?
‫Ahora, esto es si tuvieras, por ejemplo, en nuestro problema de venta de autos, donde estamos usando la marca, el color, el odómetro
‫y el número de puertas para intentar predecir el precio de venta de un auto.
‫Ahora, si le dieran esa información, sería un poco difícil predecir el precio de venta de ese
‫automóvil.
‫Derecha.
‫Entonces, lo que buscaría aquí es quizás más características sobre cada automóvil, por lo que tendría más información
‫sobre cada muestra.
‫Entonces, en lugar de solo más muestras, tiene una mayor profundidad de información dentro de cada muestra.
‫Y luego en lo que nos vamos a enfocar es desde la perspectiva del modelo, y esto plantea una pregunta
‫como, ¿hay un modelo mejor que podamos usar?
‫Entonces, si miramos el circuito, aprenda el mapa de aprendizaje automático.
‫Hemos visto un ejemplo de esto antes.
‫Entonces, por ejemplo, cuando lo seguimos y comenzamos con un SVC lineal y nos dimos
‫cuenta de que esos resultados no eran demasiado buenos en nuestro problema de clasificación, entonces subimos y probamos un clasificador
‫de conjunto.
‫Y ahora lo que queremos decir con esto es que son un modelo mejor que podríamos usar.
‫Entonces, si ha comenzado con un modelo simple, ¿podríamos usar uno más complejo?
‫Y lo que quiero decir con esto es que cuando alguien dice modelo simple, normalmente lo que haces son los modelos.
‫Los primeros con los que te encuentras aquí son relativamente simples en comparación con los que terminarás aquí.
‫Y ahora, la razón por la que comienza con un modelo más simple es porque, en general, estos modelos son más rápidos
‫de entrenar con cualquier poder de cómputo que tenga.
‫Y un clasificador de conjuntos, como un FORIS aleatorio o los modelos de conjuntos en general, generalmente se consideran más complejos
‫porque estás entrenando un montón de pequeños modelos más pequeños a la vez.
‫Y por eso escuchas el término modelo simple versus modelo complejo.
‫El EVC lineal a menudo se conoce como un modelo más simple y luego aparece aquí como clasificadores de
‫conjuntos porque aprovecha el poder de muchos modelos diferentes, se los conoce como más complejos.
‫Así que eso es lo que ya hemos intentado.
‫Derecha.
‫Comenzamos con un modelo más simple y pasamos a algo más complejo con el bosque aleatorio.
‫Y luego, si estamos probando algo más complejo, como un método de conjunto, a. k. una. utilizando nuestro
‫clasificador de bosque aleatorio, ¿podríamos mejorar el modelo actual?
‫Ahora, en este caso, si el modelo que estamos usando funciona bien desde el primer momento,
‫que es lo que hace nuestro clasificador de bosque aleatorio, ¿podemos mejorar los hiperparámetros de este modelo para hacerlo aún
‫mejor?
‫Ahora, una pequeña nota aquí es que los patrones en los datos que encuentra que nuestro aprendizaje automático encuentra a
‫menudo se denominan parámetros de datos.
‫Y la diferencia entre parámetros e hiperparámetros es que un modelo de aprendizaje automático busca encontrar patrones en
‫los datos por sí solo.
‫Por lo tanto, un modelo de aprendizaje automático encontrará parámetros en los datos por sí solo, mientras que los hiperparámetros son configuraciones
‫en un modelo que puede ajustar.
‫Entonces, con esto aquí, los parámetros son iguales a los hallazgos del modelo.
‫Estos patrones en los datos y los hiperparámetros son iguales a la configuración de un modelo al que puede ajustar.
‫Ahora pondremos esto entre paréntesis porque se trata de un proceso de prueba y error
‫para mejorar potencialmente su capacidad para encontrar patrones.
‫Ahora hemos cubierto un poco de terreno, no solo en esta celda antes de que hayamos visto TIKAI, sino que esta
‫es una especie de configuración del marco para lo que vamos a cubrir en los próximos videos.
‫Así que pongamos eso ahí.
‫Bueno, esto es un poco confuso aquí.
‫Podríamos poner un pequeño encabezado aquí tipo de parámetros, los parámetros.
‫Ahora bien, ¿cómo se encuentran los hiperparámetros de un modelo?
‫Bueno, esa es una buena pregunta.
‫Vamos a ver.
‫Pasamos del clasificador de bosque aleatorio de importación de Escalon Ensemble.
‫Kjellaug equals instanciará un clasificador de bosque aleatorio, un clasificador de bosque aleatorio.
‫Maravilloso.
‫Ahora, una vez que tenemos un modelo instanciado, puede encontrar sus parámetros de Hiver llamando a la función en él.
‫Consigue Perens.
‫Maravilloso.
‫Ahora, todos estos son diferentes tipos de parámetros que podemos ajustar en nuestro clasificador de bosque aleatorio, y ahora, si
‫los está mirando y piensa, wow, esto es mucho aquí, esto es muy confuso, le mostraré
‫dónde puedes conocer más sobre cada uno.
‫Bueno, vayamos a Escalon.
‫Clasificador de bosque aleatorio.
‫Maravilloso.
‫Entonces, si revisáramos esta documentación, lo que veremos aquí son los parámetros.
‫Ahora, esto puede ser donde se vuelve confuso porque he usado la palabra hiperparámetros, pero la línea
‫psíquica lo define como parámetros.
‫La razón por la que los parámetros aquí es porque, en términos de Python, cada uno de estos es
‫un parámetro que puede pasar esta función para ajustar.
‫Pero en realidad, estos son hiperparámetros.
‫Entonces aquí es de donde viene esta lista.
‫Si tuviéramos que leer todos estos, podríamos ir al sitio con la documentación aleatoria del clasificador de
‫bosques y leerlos todos y averiguar qué son exactamente.
‫Y si bajamos aquí.
‫Entonces podría aprender a incluir algunas notas sobre el clasificador de bosque aleatorio y algunos pequeños consejos sobre
‫cómo podemos ajustar los parámetros.
‫Ahora, lo mismo ocurre con cualquier otro modelo que pueda elegir.
‫Si hace clic en cualquiera de estos, se encontrará con algo similar a esta documentación, que le indicará el
‫tipo de modelo de parámetros que puede ajustar.
‫Bien, ahora todavía puede estar pensando que todavía no entiendo el concepto de hiperparámetros, por lo que llegamos
‫a este pequeño diagrama, esto puede ayudarlo a comprender.
‫Mejora de un modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
‫Entonces, si imaginamos esta fuente de alimentos aquí como nuestros datos y queremos que lo haga un modelo de aprendizaje automático, es descubrir
‫los patrones que puede usar para hacer nuestro plato favorito si está cocinando su plato favorito.
‫Esto es lo que estás cocinando aquí, no un modelo de aprendizaje automático.
‫Lo que puede encontrar es que si deja el horno encendido durante una hora a ciento ochenta grados,
‫su plato favorito, el plato de pollo asado, no sale exactamente como lo desea.
‫Pero después de un poco de práctica, después de un poco de prueba
‫y error, descubre que si cocina a una hora a 200 grados, su plato sale exactamente como lo desea.
‫Perfecto.
‫Ahora, la analogía que debemos entender aquí es que, en nuestro caso, ajustar los hiperparámetros es como ajustar la temperatura en
‫el horno, nuestro modelo inicial de aprendizaje automático directamente desde el primer momento.
‫Tal vez este horno aquí cocinando a una hora a ciento ochenta grados, y puede encontrar algunos patrones
‫y cómo combinar estos ingredientes para obtener nuestro plato favorito, pero puede que no sea exactamente
‫como lo queremos.
‫Entonces, lo que hacemos es probar algunos parámetros diferentes, algunos parámetros de tipo diferentes, y finalmente nos damos cuenta
‫de que queremos cambiar la temperatura a doscientos grados.
‫Y eso resalta nuestro plato perfecto tal como nos gusta.
‫Lo mismo ocurre con nuestros modelos de aprendizaje automático.
‫Si usamos nuestro clasificador falso aleatorio tal como viene de la caja con sus parámetros predeterminados,
‫estos aquí, puede encontrar patrones en nuestros datos bastante bien, que es.
‫Tiene una precisión de alrededor del 85 por ciento.
‫Pero lo que podríamos hacer es ajustarlos de manera muy similar a nuestra configuración en nuestro horno y para que encuentre estos
‫patrones en los datos un poco mejor que lo que hace directamente.
‫Ahora, nuevamente, hay mucho que asimilar, pero no se preocupe, me tomó un tiempo entender este concepto
‫también.
‫Así que veremos en los próximos videos, tres formas de ajustar los parámetros.
‫El primero es a mano, así que intentaremos afinarlos a mano.
‫El segundo es aleatorio con búsqueda aleatoria S. V. , que es una función en el interior de Katleen.
‫Y el tercero es exhaustivamente con el ahorro de búsqueda de cuadrícula.
‫está bien.
‫Así que he leído un poco sobre esto.
‫Solo lea aquí, si aún no lo comprende completamente, está completamente bien.
‫Pero recuerde, esto es lo que vamos a cubrir en esta sección, va a mejorar un
‫modelo enfocado en el ajuste de hiperparámetros y los hiperparámetros son configuraciones en un modelo que puede ajustar para mejorar potencialmente su
‫capacidad para encontrar patrones en datos de manera muy similar a .
‫Si estaba cocinando su plato favorito, podría ajustar la temperatura de su horno desde su punto de referencia,
‫estableciendo más de ciento 180 grados para obtener el resultado perfecto de su plato favorito.
‫Así que tenlo en cuenta y te veré en el próximo video.