‫เอาล่ะ.
‫ตอนนี้เราค้นพบวิธีต่างๆ ในการประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแล้ว มีแนวโน้มว่าคุณน่าจะทำได้
‫คำถามต่อไปคือเราจะปรับปรุงเมตริกเหล่านี้ได้อย่างไร
‫และนั่นคือสิ่งที่เราจะพูดถึงในหัวข้อถัดไป ส่วนที่ห้า ซึ่งกำลังปรับปรุงแบบจำลอง
‫มาสร้างหัวข้อกันที่นี่
‫เราจะไปที่ห้า ปรับปรุงแบบจำลอง
‫ทีนี้ สิ่งที่ต้องจำไว้ที่นี่มักจะเกิดขึ้นบ่อยกว่าปกติ การคาดคะเนครั้งแรกที่คุณทำกับแบบจำลองนั้นไม่ใช่สิ่งสุดท้ายที่ถูกต้อง
‫และการคาดคะเนแรกเหล่านี้มักถูกเรียกว่า ลองเขียนการคาดคะเนนี้ก่อน
‫การคาดคะเนเส้นฐานที่เท่ากัน และแบบจำลองแรกมักถูกเรียกว่าแบบจำลองพื้นฐาน
‫สิ่งที่คุณจะพยายามทำก็คือเมื่อคุณทำต่อไป เมื่อคุณได้คาดการณ์ครั้งแรกและประเมินผลแล้ว และเมื่อคุณได้สร้างแบบจำลองแรก เช่น โมเดลพื้นฐาน
‫คุณพยายามปรับปรุงสิ่งนั้นเพื่อก เค ปรับปรุงการคาดคะเนและปรับปรุงแบบจำลองของคุณ
‫และตอนนี้เราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร?
‫มีสองวิธีหลัก
‫อย่างแรกคือจากมุมมองของข้อมูล คุณจะถามคำถามเช่น เราสามารถรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมได้หรือไม่
‫เนื่องจากข้อมูลที่มากขึ้นหมายความว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอาจมีโอกาสเรียนรู้รูปแบบภายในข้อมูลนั้นมากขึ้น
‫และมีคำกล่าวในการเรียนรู้ของเครื่องโดยทั่วไปว่ายิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่ก็ยิ่งดีเท่านั้น
‫และมันก็คล้ายกับว่าถ้าคุณจะฝึกอะไรบางอย่าง ใช่ และถ้าคุณฝึกฝนมากกว่าปกติเล็กน้อย
‫คุณอาจจะเก่งขึ้นเล็กน้อยในเรื่องนั้น อาจจะไม่ดีขึ้นมากจนเกินไป แต่แน่นอน ถ้าคุณทำสิบครั้ง
‫จากการฝึกฝน คุณอาจจะดีขึ้นเล็กน้อย
‫ถ้าคุณทำแบบฝึกหัดหนึ่งช่วง
‫สิ่งเดียวกันกับการเรียนรู้ของเครื่องใช่ไหม
‫หากมี 10,000 ตัวอย่างแทนที่จะเป็น 1,000 ตัวอย่าง มีโอกาสที่ข้อมูลนั้นมีรูปแบบหรือไม่ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะหยิบขึ้นมา
‫และอย่างที่สองคือ เราสามารถปรับปรุงข้อมูลของเราได้หรือไม่?
‫นี่คือถ้าคุณมี ตัวอย่างเช่น ในปัญหาการขายรถยนต์ของเรา ที่เราใช้การทำสี มาตรวัดระยะทาง
‫และจำนวนประตูเพื่อลองและคาดการณ์ราคาขายของรถยนต์
‫ตอนนี้ หากคุณได้รับข้อมูลดังกล่าว เป็นการยากที่จะคาดการณ์ราคาขายในรถคันนั้น
‫ถูกต้อง.
‫ดังนั้นสิ่งที่คุณจะค้นหาที่นี่อาจเป็นคุณสมบัติเพิ่มเติมเกี่ยวกับรถแต่ละคัน ดังนั้นคุณจึงมีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแต่ละตัวอย่าง
‫ดังนั้น แทนที่จะเพียงแค่กลุ่มตัวอย่าง คุณมีข้อมูลในเชิงลึกมากขึ้นในแต่ละตัวอย่าง
‫แล้วสิ่งที่เรากำลังจะเน้นก็คือจากมุมมองของแบบจำลอง และสิ่งนี้ถามคำถามเช่น มีรูปแบบที่ดีกว่าที่เราสามารถใช้ได้หรือไม่
‫ดังนั้นหากเราดูที่แมชชีนเลิร์นนิ่งของวงจรเรียนรู้
‫เราเคยเห็นตัวอย่างนี้มาก่อน
‫ตัวอย่างเช่น เมื่อเราทำตามและเราเริ่มต้นด้วย SVC เชิงเส้น และพบว่าผลลัพธ์เหล่านั้นไม่ได้ดีนักในปัญหาการจัดหมวดหมู่ของเรา
‫เราก็เลยขึ้นไปลองเครื่องแยกประเภท
‫และตอนนี้สิ่งที่เราหมายถึงมีรูปแบบที่ดีกว่าที่เราสามารถใช้ได้หรือไม่?
‫แล้วถ้าคุณเริ่มต้นด้วยโมเดลธรรมดา เราจะใช้โมเดลที่ซับซ้อนกว่านี้ได้ไหม
‫และสิ่งที่ผมหมายถึงคือเวลาที่มีคนบอกว่าโมเดลธรรมดาๆ ปกติแล้วคุณจะทำเป็นโมเดล แบบแรกที่คุณเจอในที่นี้ค่อนข้างเรียบง่ายเมื่อเทียบกับแบบที่คุณจะลงเอยที่นี่
‫และตอนนี้ เหตุผลที่คุณเริ่มต้นด้วยโมเดลที่เรียบง่ายกว่านั้นก็เพราะว่าโดยทั่วไป โมเดลเหล่านี้จะฝึกฝนได้เร็วกว่าในทุกพลังการประมวลผลที่คุณมี
‫และตัวแยกประเภททั้งมวล เช่น ฟอเรสต์สุ่มหรือโมเดลทั้งมวล โดยทั่วไปถือว่าซับซ้อนกว่าเพราะคุณกำลังฝึกโมเดลที่เล็กกว่าหลายตัวในคราวเดียว
‫และนี่คือที่ที่คุณจะได้ยินคำว่า โมเดลธรรมดา กับ โมเดลที่ซับซ้อน
‫Linear SVC มักถูกเรียกว่าเป็นโมเดลที่ง่ายกว่า และจากนั้นมาที่นี่เพื่อชอบตัวแยกประเภททั้งมวล
‫เพราะมันควบคุมพลังของโมเดลต่างๆ มากมายที่พวกเขาเรียกว่าซับซ้อนกว่า
‫นั่นคือสิ่งที่เราได้ลองแล้วใช่ไหม
‫เราเริ่มต้นด้วยโมเดลที่ง่ายกว่า จากนั้นเราก็ย้ายไปยังบางสิ่งที่ซับซ้อนมากขึ้นด้วยฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫แล้วถ้าเรากำลังพยายามทำอะไรที่ซับซ้อนกว่านั้น เช่น วิธีทั้งมวล a เค การใช้ตัวแยกประเภทป่าแบบสุ่มคือเราสามารถปรับปรุงแบบจำลองปัจจุบันได้หรือไม่
‫ในกรณีนี้ หากแบบจำลองที่เราใช้ทำงานได้ดีตั้งแต่แกะกล่อง ซึ่งเป็นสิ่งที่ตัวจำแนกประเภทฟอเรสต์สุ่มทำ
‫เราจะสามารถปรับปรุงไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลนี้ให้ดีขึ้นได้หรือไม่
‫ข้อสังเกตเล็กๆ น้อยๆ ที่นี่คือรูปแบบในข้อมูลที่คุณพบว่าการเรียนรู้ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องมักถูกอ้างถึงเป็นพารามิเตอร์ข้อมูล
‫และความแตกต่างระหว่างพารามิเตอร์และไฮเปอร์พารามิเตอร์คือโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องพยายามค้นหารูปแบบในข้อมูลด้วยตัวของมันเอง
‫ดังนั้นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจะค้นหาพารามิเตอร์ในข้อมูลได้เอง ในขณะที่พารามิเตอร์ไฮเปอร์คือการตั้งค่าในโมเดลที่คุณปรับได้
‫เราจะใส่พารามิเตอร์นี้ไว้ที่นี่ เท่ากับ model พบรูปแบบเหล่านี้ในข้อมูล และพารามิเตอร์ hyper เท่ากับการตั้งค่าในโมเดลที่คุณปรับได้
‫ตอนนี้เราจะใส่สิ่งนี้ไว้ในวงเล็บเนื่องจากเป็นกระบวนการทดลองและข้อผิดพลาดเล็กน้อยที่อาจปรับปรุงความสามารถในการค้นหารูปแบบ
‫ตอนนี้ เราได้อธิบายไว้พอสมควรแล้ว ในเซลล์นี้ ก่อนที่เราจะได้เห็นโค้ด
‫แต่นี่เป็นการกำหนดกรอบงานสำหรับสิ่งที่เรากำลังจะกล่าวถึงในวิดีโอหน้าถัดไป
‫เลยใส่มันลงไป
‫นี่มันค่อนข้างสับสนเล็กน้อยที่นี่
‫เราอาจใส่หัวเรื่องเล็กน้อยที่นี่ พารามิเตอร์ไฮเปอร์กับพารามิเตอร์
‫ตอนนี้ คุณจะค้นหาพารามิเตอร์ไฮเปอร์ของโมเดลได้อย่างไร
‫นั่นเป็นคำถามที่ดี
‫ลองตรวจสอบดู
‫เราจะไปจาก Skyline Dot Ensemble นำเข้าลักษณนามฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫Clef เท่ากับจะสร้างตัวแยกประเภทป่าแบบสุ่มที่นี่
‫ลักษณนามป่าสุ่ม
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้ เมื่อเราสร้างโมเดลแล้ว คุณสามารถค้นหาพารามิเตอร์ไฮเปอร์ของมันได้โดยการเรียกใช้ฟังก์ชันนั้น
‫รับพารามิเตอร์
‫มหัศจรรย์.
‫ต่อไปนี้คือพารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่แตกต่างกันทั้งหมดที่เราสามารถปรับได้บนตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มของเรา
‫และตอนนี้หากคุณกำลังดูสิ่งเหล่านี้และคิดว่า ว้าว นี่มันเยอะมาก มันน่าสับสนมาก
‫ฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าคุณสามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแต่ละรายการได้ที่ไหน
‫มาเรียนรู้การจำแนกป่าแบบสุ่มกันเถอะ
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้นถ้าเราต้องดูเอกสารนี้ สิ่งที่เราจะเห็นคือพารามิเตอร์
‫ทีนี้ นี่อาจทำให้สับสนได้ เพราะฉันเคยใช้คำว่า พารามิเตอร์ไฮเปอร์ แต่ประเภทที่เรียนรู้จากพลังจิต
‫กำหนดมันเป็นพารามิเตอร์
‫สาเหตุที่เป็นพารามิเตอร์ที่นี่ก็เพราะในภาษา Python แต่ละรายการเป็นพารามิเตอร์ที่คุณสามารถส่งผ่านฟังก์ชันนี้เพื่อปรับ
‫แต่ในความเป็นจริง สิ่งเหล่านี้คือไฮเปอร์พารามิเตอร์
‫นี่คือที่มาของรายการนี้
‫ถ้าเราจะอ่านสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด เราสามารถมาที่ซ็อกเก็ต เรียนรู้สุ่มป่า
‫เอกสารที่เป็นความลับ และอ่านทั้งหมดและค้นหาว่ามันคืออะไรกันแน่
‫และถ้าเราลงมาที่นี่เพื่อที่ฉันจะได้เรียนรู้ทั้งหมดรวมถึงบันทึกสองสามข้อเกี่ยวกับตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มและเคล็ดลับเล็กน้อยเกี่ยวกับวิธีการปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫ตอนนี้ เช่นเดียวกันสำหรับรุ่นอื่นๆ ที่คุณอาจเลือก
‫หากคุณคลิกที่สิ่งเหล่านี้ คุณจะเจอสิ่งที่คล้ายกัน เช่น เอกสารนี้ ซึ่งจะบอกคุณถึงโมเดล พารามิเตอร์ไฮเปอร์ที่คุณสามารถปรับเปลี่ยนได้
‫ตกลง.
‫ตอนนี้ คุณยังอาจคิดว่าฉันยังไม่เข้าใจแนวคิดของพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫และเราก็มาถึงแผนภาพเล็กๆ นี้
‫นี้อาจช่วยให้คุณเข้าใจ
‫การปรับปรุงโมเดลด้วยการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
‫ดังนั้นหากเราจินตนาการถึงแหล่งอาหารที่นี่ว่าเป็นข้อมูลของเรา และเราต้องการให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องทำอะไรก็คือหารูปแบบที่มันสามารถใช้ทำอาหารจานโปรดของเราได้
‫หากคุณกำลังทำอาหารจานโปรด หากนี่คือการทำอาหารที่นี่ ไม่ใช่รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง
‫สิ่งที่คุณอาจพบก็คือ ถ้าคุณเปิดเตาอบเป็นเวลาหนึ่งชั่วโมงที่ 180 องศา อาหารจานโปรดของคุณ
‫จานไก่ย่าง ไม่ได้ออกมาอย่างที่คุณต้องการ
‫แต่หลังจากการฝึกฝนเล็กน้อย หลังจากการลองผิดลองถูกเล็กน้อย คุณพบว่าถ้าคุณปรุงอาหารหนึ่งชั่วโมงที่
‫200 องศา จานของคุณจะออกมาตามที่คุณต้องการอย่างแน่นอน
‫สมบูรณ์แบบ.
‫การเปรียบเทียบตรงนี้เพื่อให้เข้าใจคือ ในกรณีของเรา การปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์เปรียบเสมือนการปรับอุณหภูมิในเตาอบ
‫โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเริ่มต้นของเราที่แกะกล่องได้เลย อาจเป็นเตาอบนี้ที่ปรุงในหนึ่งชั่วโมงที่
‫180 องศา
‫และอาจพบรูปแบบบางอย่างในการรวมส่วนผสมเหล่านี้เข้าด้วยกันเพื่อให้ได้อาหารจานโปรดของเรา
‫แต่อาจไม่ใช่อย่างที่เราต้องการ
‫สิ่งที่เราทำคือเราลองพารามิเตอร์ต่างๆ สองสามตัว ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ต่างกันสองสามตัว และในที่สุด
‫เราก็หาได้ว่าเราต้องการเปลี่ยนอุณหภูมิเป็น 200 องศา
‫และนั่นก็ดึงเอาอาหารที่สมบูรณ์แบบของเราออกมาในแบบที่เราชอบ
‫เช่นเดียวกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเรา
‫หากเราใช้ตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มตามที่เป็นอยู่ อย่างที่มันออกมาจากกล่องพร้อมพารามิเตอร์เริ่มต้น
‫พารามิเตอร์เหล่านี้ที่นี่ อาจพบรูปแบบในข้อมูลของเราค่อนข้างดี ซึ่งก็คือ
‫มีความแม่นยำประมาณ 85%
‫แต่สิ่งที่เราสามารถทำได้คือปรับสิ่งเหล่านี้เหมือนกับการตั้งค่าของเราในเตาอบของเรา และเพื่อให้พบรูปแบบเหล่านี้ในข้อมูลได้ดีกว่าที่ทำในทันที
‫อีกครั้ง เป็นเรื่องที่ต้องทำหลายอย่าง แต่ไม่ต้องกังวล ฉันต้องใช้เวลาสักพักกว่าจะเข้าใจแนวคิดนี้เช่นกัน
‫เราจะดูในวิดีโอถัดไปสองสามวิธีในการปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์
‫อันแรกทำด้วยมือดังนั้นเราจะพยายามปรับแต่งด้วยมือ
‫อันที่สองสุ่มด้วย CV การค้นหาแบบสุ่ม ซึ่งเป็นฟังก์ชันในบรรทัดที่สอง
‫และอันที่สามนั้นละเอียดถี่ถ้วนด้วยการค้นหากริด
‫ประวัติย่อ.
‫ตกลง.
‫ดังนั้นอ่านเรื่องนี้สักหน่อย
‫อ่านตรงนี้เลย
‫หากคุณยังไม่เข้าใจมันอย่างเต็มที่ก็ไม่เป็นไร
‫แต่โปรดจำไว้ว่า นี่คือสิ่งที่เราจะกล่าวถึงในส่วนนี้ คือ เราจะปรับปรุงแบบจำลองที่เน้นการปรับค่าพารามิเตอร์แบบไฮเปอร์
‫และการตั้งค่าพารามิเตอร์ไฮเปอร์บนแบบจำลองที่คุณสามารถปรับเปลี่ยนได้ เพื่อปรับปรุงความสามารถในการค้นหารูปแบบ ข้อมูลมากเช่น
‫หากคุณกำลังทำอาหารจานโปรด คุณอาจปรับอุณหภูมิของเตาอบจากการตั้งค่าพื้นฐานที่
‫180 องศา
‫เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์แบบของอาหารจานโปรดของคุณ
‫โปรดจำไว้ แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้า