‫Alrighty sau đó.
‫Bây giờ chúng tôi đã tìm ra các cách khác nhau để đánh giá các mô hình học máy của mình, bạn có khả năng.
‫Câu hỏi tiếp theo là làm cách nào chúng ta có thể cải thiện các chỉ số này?
‫Và đó là những gì chúng ta sẽ đề cập trong phần tiếp theo này, phần năm, phần này đang cải thiện một mô hình.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm một tiêu đề ở đây.
‫Chúng tôi sẽ đi năm, cải tiến một mô hình.
‫Bây giờ, điều cần nhớ ở đây thực sự thường xuyên hơn không, những dự đoán đầu tiên bạn thực hiện trên một mô
‫hình không phải là quyền cuối cùng của nó.
‫Và những dự đoán đầu tiên này thường được gọi là Hãy viết ra những dự đoán
‫đầu tiên này, những dự đoán cơ sở bằng nhau và mô hình đầu tiên thường được gọi là mô hình đường cơ sở.
‫Những gì bạn sẽ cố gắng làm là khi bạn tiếp tục, là khi bạn đã đưa ra một số dự đoán đầu tiên và đánh giá chúng, và khi bạn đã xây dựng mô hình đầu tiên, chẳng hạn như mô
‫hình cơ sở, bạn cố gắng cải thiện điều đó để a. k. cải thiện dự đoán
‫của bạn và cải thiện mô hình của bạn.
‫Và bây giờ làm thế nào chúng ta có thể đi về điều đó?
‫Chà, có hai cách chính.
‫Câu hỏi đầu tiên là từ góc độ dữ liệu, bạn sẽ hỏi những câu hỏi như, chúng tôi có thể thu thập thêm dữ liệu không?
‫Bởi vì nhiều dữ liệu hơn có nghĩa là một mô hình học máy có thể có nhiều cơ hội hơn để học các mẫu trong
‫dữ liệu đó.
‫Và có một câu nói trong học máy nói chung là càng nhiều dữ liệu thì càng tốt.
‫Và nó tương tự như cách bạn tập luyện một thứ gì đó, đúng không, và nếu bạn tập
‫luyện nhiều hơn bình thường một chút, bạn có thể sẽ giỏi hơn một chút về điều đó, có thể không tốt hơn quá mức,
‫nhưng chắc chắn nếu bạn tập mười buổi. thực hành, bạn có thể sẽ tốt hơn một chút.
‫Nếu bạn thực hiện một buổi thực hành.
‫Điều tương tự cũng xảy ra với học máy, phải không?
‫Nếu có 10.000 ví dụ thay vì 1000 ví dụ về điều gì đó, rất có thể nếu có các mẫu trong dữ
‫liệu đó, mô hình học máy sẽ chọn chúng.
‫Và điều thứ hai là, chúng ta có thể cải thiện dữ liệu của mình không?
‫Ví dụ, đây là nếu bạn gặp phải trong vấn đề bán xe của chúng tôi, trong đó chúng tôi đang sử dụng màu sắc, đồng
‫hồ đo đường và số cửa để thử và dự đoán giá bán của một chiếc ô tô.
‫Bây giờ, nếu bạn được cung cấp thông tin đó, sẽ rất khó đoán giá bán của chiếc xe
‫đó.
‫Đúng.
‫Vì vậy, những gì bạn sẽ tìm kiếm ở đây có thể là nhiều tính năng hơn về mỗi chiếc xe, vì vậy bạn sẽ có thêm
‫thông tin về từng mẫu.
‫Vì vậy, thay vì chỉ có nhiều mẫu hơn, bạn có nhiều thông tin sâu hơn trong mỗi mẫu.
‫Và sau đó những gì chúng ta sẽ tập trung vào là từ góc độ mô hình, và điều này đặt ra một câu hỏi như, có mô hình
‫nào tốt hơn mà chúng ta có thể sử dụng không?
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào sơ đồ học máy học mạch.
‫Chúng tôi đã thấy một ví dụ về điều này trước đây.
‫Vì vậy, ví dụ: khi chúng tôi theo dõi nó và chúng tôi bắt đầu với SVC tuyến tính và chúng tôi nhận
‫ra rằng những kết quả đó không quá tốt trong vấn đề phân loại của chúng tôi.
‫Vì vậy, sau đó chúng tôi đi lên và thử một bộ phân loại tập hợp.
‫Và bây giờ ý của chúng tôi là, có mô hình nào tốt hơn mà chúng tôi có thể sử dụng không?
‫Vì vậy, nếu bạn bắt đầu với một mô hình đơn giản, chúng ta có thể sử dụng một mô hình phức tạp hơn không?
‫Và ý tôi muốn nói ở đây là khi ai đó nói mô hình đơn giản, thường thì những gì bạn sẽ làm là các mô hình,
‫những cái đầu tiên bạn gặp ở đây tương đối đơn giản so với những cái bạn sẽ kết thúc ở đây.
‫Và bây giờ lý do bạn bắt đầu với một mô hình đơn giản hơn là vì nói chung, những mô hình này nhanh hơn để đào
‫tạo trên bất kỳ khả năng tính toán nào bạn có.
‫Và một bộ phân loại tập hợp như một khu rừng ngẫu nhiên hoặc các mô hình tập hợp nói chung thường được coi là phức
‫tạp hơn vì bạn đang đào tạo một loạt các mô hình nhỏ hơn cùng một lúc.
‫Và đây là nơi bạn sẽ nghe thấy thuật ngữ mô hình đơn giản so với mô hình phức tạp.
‫Linear SVC thường được coi là một mô hình đơn giản hơn, và sau đó nói đến ở đây giống như các bộ phân loại tập
‫hợp vì nó khai thác sức mạnh của rất nhiều mô hình khác nhau mà chúng gọi là phức tạp hơn.
‫Vì vậy, đó là loại những gì chúng tôi đã thử, phải không?
‫Chúng tôi bắt đầu với một mô hình đơn giản hơn và sau đó chúng tôi chuyển sang một cái gì đó phức tạp hơn với khu rừng ngẫu nhiên.
‫Và sau đó nếu chúng ta đang thử một cái gì đó phức tạp hơn như một phương pháp tổng hợp a. k. Sử dụng bộ phân loại
‫rừng ngẫu nhiên của chúng tôi, liệu chúng tôi có thể cải thiện mô hình hiện tại không?
‫Bây giờ trong trường hợp này, nếu mô hình chúng tôi đang sử dụng hoạt động tốt ngay lập tức, đó là những gì bộ
‫phân loại rừng ngẫu nhiên của chúng tôi làm, chúng tôi có thể cải thiện các thông số siêu của mô hình này để làm cho nó thậm chí còn tốt hơn không?
‫Bây giờ một lưu ý nhỏ ở đây là các mẫu trong dữ liệu bạn tìm thấy mà máy học của chúng tôi tìm thấy
‫thường được gọi là tham số dữ liệu.
‫Và sự khác biệt giữa tham số và siêu tham số là mô hình học máy tự tìm kiếm
‫các mẫu trong dữ liệu.
‫Vì vậy, một mô hình học máy sẽ tự tìm kiếm các tham số trong dữ liệu, trong khi siêu tham số là các cài đặt trên một
‫mô hình mà bạn có thể điều chỉnh.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đặt điều này ở đây các tham số bằng mô hình tìm thấy các mẫu này trong dữ liệu và các siêu tham số bằng các
‫cài đặt trên một mô hình mà bạn có thể điều chỉnh.
‫Bây giờ chúng ta sẽ đặt điều này trong dấu ngoặc đơn vì đây là một quá trình thử và sai một
‫chút để có khả năng cải thiện khả năng tìm thấy các mẫu.
‫Bây giờ, chúng ta đã bao quát được một chút cơ sở, đúng rồi, chỉ trong một ô này trước khi chúng ta thấy để viết mã.
‫Nhưng đây là kiểu thiết lập khuôn khổ cho những gì chúng ta sẽ đề cập trong một vài video tiếp theo.
‫Vì vậy, hãy đặt nó ở đó.
‫Chà, điều này hơi khó hiểu ở đây.
‫Chúng ta có thể đặt một tiêu đề nhỏ ở đây, siêu tham số so với tham số.
‫Bây giờ, làm thế nào để bạn tìm thấy các thông số siêu của một mô hình?
‫Chà, đó là một câu hỏi hay.
‫Hãy cùng kiểm tra nào.
‫Chúng tôi sẽ đi từ Skyline Dot Ensemble nhập bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Clef equals sẽ khởi tạo một bộ phân loại rừng ngẫu nhiên tại đây.
‫Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ, khi chúng ta đã khởi tạo một mô hình, bạn có thể tìm thấy các siêu tham số của nó bằng cách gọi hàm trên
‫đó.
‫Nhận thông số.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ, đây là tất cả các thông số siêu khác nhau mà chúng ta có thể điều chỉnh trên bộ phân loại rừng ngẫu nhiên của mình.
‫Và bây giờ nếu bạn đang nhìn vào những thứ này và nghĩ, wow, ở đây có rất nhiều, điều này rất khó hiểu.
‫Tôi sẽ chỉ cho bạn nơi bạn có thể tìm hiểu thêm về từng cái.
‫Vâng, chúng ta hãy đi tìm hiểu phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, nếu chúng ta xem qua tài liệu này, những gì chúng ta sẽ thấy ở đây là các tham số.
‫Bây giờ, đây có thể là nơi nó trở nên khó hiểu vì tôi đã sử dụng từ siêu tham số, nhưng các nhà tâm linh học
‫đã định nghĩa chúng như là các tham số.
‫Lý do tại sao nó là các tham số ở đây là vì trong thuật ngữ Python, mỗi trong số này là một
‫tham số mà bạn có thể chuyển hàm này để điều chỉnh.
‫Nhưng trên thực tế, đây là những thông số siêu.
‫Vì vậy, đây là nơi danh sách này đến từ.
‫Nếu chúng ta đọc qua tất cả những thứ này, chúng ta có thể đến ổ cắm, tìm hiểu khu rừng ngẫu nhiên,
‫tài liệu đã phân loại, và đọc qua tất cả chúng và tìm hiểu chính xác chúng là gì.
‫Và nếu chúng ta xuống đây để tôi có thể tìm hiểu, tất cả bao gồm một số ghi chú về bộ phân loại rừng ngẫu nhiên và một
‫số mẹo nhỏ về cách chúng ta có thể điều chỉnh các thông số siêu.
‫Bây giờ, điều tương tự cũng xảy ra với bất kỳ mô hình nào khác mà bạn có thể chọn.
‫Nếu bạn nhấp vào bất kỳ cái nào trong số này, bạn sẽ gặp một cái gì đó tương tự như tài liệu này sẽ cho bạn
‫biết các mô hình, thông số siêu mà bạn có thể điều chỉnh.
‫Được chứ.
‫Bây giờ, bạn vẫn có thể nghĩ rằng tôi vẫn chưa hiểu về khái niệm siêu tham số.
‫Và vì vậy chúng ta đến với sơ đồ nhỏ này.
‫Điều này có thể giúp ích cho sự hiểu biết của bạn.
‫Cải thiện mô hình thông qua điều chỉnh siêu tham số.
‫Vì vậy, nếu chúng ta tưởng tượng nguồn thực phẩm này ở đây là dữ liệu của chúng ta và những gì chúng ta muốn mô hình học máy làm là tìm
‫ra các mẫu mà nó có thể sử dụng để chế biến món ăn yêu thích của chúng ta.
‫Nếu bạn đang nấu món ăn yêu thích của mình, nếu đây là bạn đang nấu ở đây, không phải mô hình học máy.
‫Những gì bạn có thể thấy là nếu bạn đặt lò nướng trong một giờ ở 180 độ, món ăn yêu thích của bạn,
‫món gà quay, sẽ không ra đúng như cách bạn muốn.
‫Nhưng sau một chút thực hành, sau một chút thử và sai, bạn thấy rằng
‫nếu bạn nấu nó trong một giờ ở 200 độ, món ăn của bạn sẽ ra đúng như cách bạn muốn.
‫Hoàn hảo.
‫Bây giờ, sự tương tự ở đây để hiểu là trong trường hợp của chúng ta, điều chỉnh các thông số siêu giống như điều chỉnh
‫nhiệt độ trên lò nướng.
‫Mô hình máy học ban đầu của chúng tôi ngay lập tức ra khỏi hộp, có thể cái lò này ở đây
‫nấu ở 180 độ một giờ.
‫Và nó có thể tìm thấy một số mô hình trong cách kết hợp các thành phần này với nhau để có được món ăn yêu thích của chúng ta.
‫Nhưng nó có thể không đúng như cách chúng ta muốn.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi làm là chúng tôi thử một vài thông số khác nhau, một vài thông số siêu khác nhau, và cuối cùng
‫chúng tôi tìm ra chúng tôi muốn thay đổi nhiệt độ thành 200 độ.
‫Và điều đó mang lại món ăn hoàn hảo của chúng tôi, theo cách chúng tôi thích.
‫Điều tương tự cũng xảy ra với các mô hình học máy của chúng tôi.
‫Nếu chúng ta chỉ sử dụng bộ phân loại rừng ngẫu nhiên của mình như hiện tại, khi nó xuất hiện với các tham số mặc định, thì những thông số
‫này ở đây, nó có thể tìm thấy các mẫu trong dữ liệu của chúng ta khá tốt, chính là như vậy.
‫Nó có độ chính xác khoảng 85%.
‫Nhưng những gì chúng tôi có thể làm là điều chỉnh những điều này giống như cài đặt của chúng tôi trên lò nướng của chúng tôi, và để nó tìm thấy những
‫mẫu này trong dữ liệu tốt hơn một chút so với những gì nó thực hiện thẳng ra khỏi hộp.
‫Bây giờ, một lần nữa, điều này là rất nhiều để tham gia, nhưng đừng lo lắng, tôi cũng đã mất một thời gian để hiểu
‫khái niệm này.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ xem xét một vài video tiếp theo, ba cách để điều chỉnh các thông số siêu.
‫Cái đầu tiên là bằng tay, vì vậy chúng tôi sẽ thử và điều chỉnh chúng bằng tay.
‫Cái thứ hai là ngẫu nhiên với CV tìm kiếm ngẫu nhiên, là một hàm ở dòng thứ hai.
‫Và điều thứ ba là hoàn toàn với tìm kiếm lưới.
‫Sơ yếu lý lịch.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, hãy đọc một chút về điều này.
‫Chỉ cần đọc qua đây.
‫Nếu bạn chưa hoàn toàn nắm bắt được nó, điều đó hoàn toàn ổn.
‫Nhưng chỉ cần nhớ, đây là những gì chúng ta sẽ đề cập trong phần này là
‫chúng ta sẽ cải thiện một mô hình tập trung vào điều chỉnh siêu tham số và siêu tham số là cài đặt trên một mô hình mà bạn có thể điều
‫chỉnh để có khả năng cải thiện khả năng tìm thấy các mẫu trong dữ liệu nhiều như thế.
‫Nếu bạn đang nấu món ăn yêu thích của mình, bạn có thể điều chỉnh nhiệt độ của lò nướng từ
‫cài đặt ban đầu là 180 độ.
‫Để có được kết quả hoàn hảo cho món ăn yêu thích của bạn.
‫Vì vậy, hãy ghi nhớ điều đó và hẹn gặp lại bạn trong video tiếp theo.