‫مرحبًا بعودتك.
‫وفي الفيديو الأخير ، تحققنا من كيفية ضبط المعلمات الفائقة للنموذج يدويًا.
‫وقد اكتشفنا في نهايته بمجرد كتابة بعض الرموز ، قمنا بتقسيم بياناتنا إلى مجموعات التحقق من
‫صحة القطار واختبارها يدويًا.
‫أنشأنا وظيفة التقييم.
‫نعم.
‫وفي النهاية توصلنا إلى ضبطه يدويًا.
‫هذا يبدو وكأنه الكثير من العمل.
‫وأنت على حق.
‫سيكون ذلك إذا مررنا وجربنا مجموعة كاملة من المعلمات المختلفة.
‫لكن لحسن الحظ ، واجه القرض النفسي للمطور أيضًا هذه المشكلة وأنشأ سيرة ذاتية للبحث العشوائية
‫، والتي تعني التحقق العشوائي من البحث المتقاطع.
‫دعونا نرى كيف سنقوم بضبط المعلمات العالية.
‫لذلك ، تقوم AKA بضبط الإعدادات في نماذجنا لعمل تنبؤات أفضل أو نأمل في إجراء تنبؤات أفضل
‫باستخدام البحث العشوائي.
‫سيرة ذاتية فلنذهب هنا وننشئ عنوانًا آخر.
‫يمكن أن يكون هذا 5. 2 ، ضبط المعلمة المفرطة مع البحث العشوائي.
‫انظر v الجميل.
‫أول شيء سنفعله هو أننا سنستورده.
‫لذلك من SRC تعلم اختيار نموذج نقطة استيراد اسم عشوائي.
‫قد نتمكن من الضغط على علامة التبويب هنا.
‫البحث عن سيرة ذاتية عشوائية.
‫جميلة.
‫دعنا نرى مثالاً على كيفية استخدامها قبل أن نتحقق من docstring.
‫إذن ما سنفعله هو أننا سننشئ شبكة من المعلمات الفائقة وأعني بالشبكة القاموس.
‫وقد كتبت Grodd هنا معجمًا للمعلمات الفائقة.
‫نرغب في التعديل.
‫إذا عدنا إلى هنا مرة أخرى ، فهذه هي المعلمات التي سنقوم بتعديلها.
‫لذا ما سنفعله هو إنشاء قاموس بنوع المعلمات التي نرغب
‫في تعديلها كمفاتيح ثم القيم التي نرغب في تجربتها كقيم للقاموس.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫لذلك ، نظرًا لأن هذا هو المفتاح ، سنحصل على قائمة موجبة.
‫إذن 102 مائة ، 500 ، 1012 مائة.
‫جميلة.
‫الآن ، إذا كنت تتساءل ، دانيال ، مثل ، من أين تحصل على هذه القيم؟
‫حسنًا ، تذكر ، كما هو الحال دائمًا ، مع أي نموذج أو تقدير أو في الخط النفسي ، هناك وثائق مكثفة حوله
‫تخبرك ببعض الإعدادات التي يمكنك تغييرها في النموذج.
‫إذن ما فعلته هو أنني قرأت هنا ، وقرأت من خلال الأمثلة ، وقمت ببعض الأبحاث ووجدت قيمًا مختلفة
‫للمعلمات العالية التي يمكننا تجربتها.
‫لذا اذهب هنا.
‫لا أحد.
‫خمسة.
‫عشرة.
‫لذا ، إذا بدا الأمر وكأنني ألقي بالقيم هنا ، ثق بي ، فهي ليست مجرد نوع من التخلص
‫من القيم.
‫إنها تستند إلى بعض الأبحاث وبعض الخبرة.
‫ولا تقلق ، فلن تبدأ بذلك.
‫لا أحد يبدأ بذلك.
‫يتطلب الأمر القليل من الممارسة للقيام بذلك.
‫لهذا السبب نلقي نظرة عملية على كل هذه الوظائف المختلفة التي يمكننا استخدامها لتحسين
‫نماذجنا.
‫رائع.
‫وبعد ذلك سنقوم بعمل اثنين آخرين ، وهو عدد أقل من العينات المنقسمة.
‫اثنان ، أربعة ، ستة.
‫تعال الى هنا.
‫عينات الرجال مغادرة.
‫ودعونا نرى كيف قمنا بتنفيذ البحث العشوائي.
‫السيرة الذاتية لذلك سنقوم بإعداد بذرة عشوائية.
‫حسنًا ، مقسم إلى X و Y.
‫هل تريد مرض القلب؟
‫خلط ، في الواقع.
‫لأن هذا ما استخدمناه من قبل.
‫قطرة نقطة.
‫أوه ، في الواقع ، نحن بحاجة إلى جعل X هنا.
‫لا تسقط.
‫الوصول إلى الهدف يساوي واحدًا سنجعل السبب وراء حدوث هذا المرض شديد الحرارة.
‫استهداف.
‫جميلة.
‫وسنقسم إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫هاه؟
‫الآن ، أتساءل ، لماذا نستخدم التدريب والاختبار فقط هنا؟
‫لقد أنشأنا للتو مجموعة التحقق.
‫الآن سوف نصل إلى ذلك.
‫لماذا القطار؟
‫لماذا اختبار ، تدريب ، اختبار ، تقسيم س ، ص.
‫ونستخدم الانقسام الطبيعي هنا.
‫لذا فإن حجم الاختبار يساوي 0. 2.
‫رائع.
‫ثم سنقوم بإنشاء مثيل.
‫مصنف الغابة العشوائي.
‫تعادل الذات مصنف الغابة العشوائي والوظائف متساوية.
‫يمكننا عمل سالب واحد هنا ، لكن في الوقت الحالي ينكسر سالب واحد بالنسبة لي.
‫الآن سيكون هذا منطقيًا في ثوانٍ.
‫ولكن في الوظائف تعني مقدار عملية الكمبيوتر التي ستكرسها نحو نموذج التعلم الآلي
‫هذا؟
‫وسالب واحد يعني كل ذلك.
‫إذن الوظائف النهائية افتراضيًا هي في الواقع ما هو الافتراضي في الوظائف؟
‫لنذهب هنا.
‫إنهاء المهام لا يساوي شيئًا.
‫حسنًا ، سنضع درسًا في الواقع ، سأستقر في هذا الدرس.
‫لذا فإن القيم المختلفة التي تمررها لإنهاء الوظائف ستحدد مقدار معالج الكمبيوتر الذي تريد
‫تكريسه نحو نموذج التعلم الآلي.
‫والآن ، بمجرد إنشاء المصنف ، سنقوم بإعداد عشوائي.
‫يبحث.
‫لذلك سنقوم بتمريرها.
‫سنسميها RS Clef.
‫لذا فإن ما سيفعله هو مجرد إلحاق RS به للبحث العشوائي والآن البحث العشوائي.
‫السيرة الذاتية المعلمة الأولى التي يأخذها هو المقدّر يساوي المفتاح الموسيقي.
‫لذلك قمنا بتمريره هذا المصنف العشوائي للغابات.
‫لقد قمنا بإنشاء مثيل لتوزيع المعلمات هو التالي.
‫سنقوم بتمريرها خارج الشبكة.
‫إذن هذه شبكة هنا.
‫والشيء التالي هو أننا سنحدد الوقت المقدر للوصول ، لذلك يساوي عشرة.
‫وهذا هو عدد النماذج.
‫لكي يحاول.
‫سنفعل خمسة أضعاف التحقق المتبادل ، ثم نضع الإسهاب.
‫لكل من النسور.
‫قف.
‫هذا رمز لم نره من قبل.
‫إذن ما الذي يحدث عندما نجري بحثًا عشوائيًا؟
‫السيرة الذاتية نلقي نظرة على docstring.
‫اضغط على علامة التبويب التحول هنا.
‫ذلك لأن لدينا ملف.
‫هذا صحيح.
‫سنضغط على علامة تبويب التحول هنا الآن.
‫إذن ما هو docstring هنا؟
‫البحث العشوائي على البارامترات الفائقة.
‫البحث العشوائي.
‫السيرة الذاتية تنفذ طريقة الملاءمة والنتيجة.
‫كما أنه ينفذ التنبؤ والتنبؤ والتحقق من تحويل وظيفة القرار والتحويل العكسي إذا تم تنفيذهما
‫في الاستخدام المقدر.
‫البحث العشوائي لذلك على البارامترات الفائقة.
‫همم.
‫قد يبدو هذا محيرا بعض الشيء.
‫ماذا يعني البحث العشوائي؟
‫لذا.
‫هذا في اسم البحث العشوائي السيرة الذاتية.
‫السيرة الذاتية هي من أجل التحقق المتقاطع ، حيث يمكنك التعرف على هذه المعلمة.
‫رؤية المركبات الخمس.
‫هذا يعني أننا نستخدم التحقق من صحة خمسة أضعاف.
‫إذن خمسة أضعاف التحقق من الصحة.
‫لهذا السبب لا يتعين علينا بالضرورة إنشاء مجموعة تحقق هنا.
‫إذن ما ستفعله سيرة البحث العشوائية هو أنها ستستغرق المصنف الخاص بنا.
‫وسيتطلب شبكة توزيع المعلمات ، وهي هذه ، وستقوم بالبحث عبر هذه الشبكة.
‫410 أوقات مختلفة ، مجموعات مختلفة من هذه المعلمات بشكل عشوائي.
‫على سبيل المثال ، في أول تكرار لها ، لذلك نظرًا لأن إجراء NIDA يساوي عشرة ، فستقوم بذلك
‫عشر مرات في أول تكرار لها.
‫قد يجرب نموذجًا به عشرة مقدرات ، أقصى عمق تسع ميزات كحد أقصى مضبوطة على ترتيب عينات صغيرة مقسمة إلى
‫عينتين دقيقتين ، وتعيين الورقة على واحد ثم في التكرار التالي.
‫إذن ، التكرار اثنان من عشرة ، قد يجرب 1000 مقدر 30 حيث أن الحد الأقصى للعمق التلقائي هو الحد الأقصى للعمق التلقائي ، والميزات القصوى
‫أربعة هي الحد الأدنى لتقسيم العينة ، ثم أربعة هي دقيقة مغادرة العينات.
‫ثم ستستمر في ذلك حتى عشرة.
‫يمكننا الآن ضبط هذا على 100 إلى 1000.
‫لا أعتقد أن هناك حتى ألف مجموعة هنا.
‫إذا مررت ، يمكنك أن تذهب ستة ضرب خمسة.
‫هذا 30 ضرب اثنين.
‫هذا 60 ضرب ثلاثة.
‫هذا يساوي 180 في ثلاثة.
‫هذا 460 غريب.
‫وقد تكون الرياضيات بعيدة بعض الشيء ، لكنك فهمت الفكرة ، أليس كذلك؟
‫إذا مررت بكل هذه الأشياء وحاولت دمجها في كل مجموعة ، فسيكون هناك الكثير
‫من النماذج المختلفة.
‫لذلك دعونا نرى هذا في العمل.
‫لذلك بمجرد أن نقوم بإعداد السيرة الذاتية للبحث العشوائي ، سنذهب هنا لملائمة
‫نسخة البحث العشوائي للسيرة الذاتية.
‫لا تسأل r's self لا تناسب x تدريب القطار y.
‫الآن السبب وراء احتياجنا فقط لتلائم قطار x و y القطار هو أن السيرة الذاتية والبحث العشوائي
‫يرمزان إلى التحقق المتقاطع.
‫لذلك هذا ما ستفعله.
‫ستصنع مجموعات التحقق من الصحة تلقائيًا لنا ، وهذا شيء جميل.
‫لذلك إذا عدنا إلى الرسم التخطيطي الخاص بنا ، فسيأخذ بياناتنا ومن ثم سيحاول استخدام
‫معلمات مفرطة مختلفة تم التحقق من صحتها في إعدادات مختلفة للمعلمات الفائقة.
‫لذلك هذا ما سيعود.
‫ستحدد أي مجموعة من هذه المعلمات العالية هي الأفضل ، حتى عشرة نماذج مختلفة.
‫ومرة أخرى ، يمكننا زيادة هذا إذا أردنا تجربة المزيد من التركيبات.
‫لذلك دعونا نراه في العمل.
‫هذا هو المكان الذي حددنا فيه مطولًا لإخراجها وإخبارنا بما يحدث حتى نلائم خمسة
‫أضعاف لكل من عشرة مرشحين بإجمالي 50 نوبة.
‫أ. ك. أ. إنها تجرب عشر تكرارات لتوليفات مختلفة
‫من المعلمات في هذه الشبكة وتقسيم كل مجموعة خمس مرات لأن رؤية المركبات خمسة بإجمالي 50 تناسبًا في البيانات.
‫لذلك سيتم تشغيل وظيفة الملاءمة هذه 50 مرة مختلفة باستخدام معلمات مفرطة مختلفة على أقسام مختلفة
‫من البيانات.
‫يمكننا أن نرى هنا أن أول عملية تقسيم تجرِّبها هي تقدير يساوي 1200 لأن هذا
‫أحد معاملاتنا الفائقة هنا.
‫وتذكر ، كل تقسيم ، كل تكرار ، سيختار مجموعات منها عشوائيًا.
‫يتم أيضًا تعيين الحد الأدنى لتقسيم العينة إلى ست سنوات من العينات الدقيقة على ورقين كحد أقصى يتميزان بالجذر التربيعي
‫والعمق الأقصى لخمسة OC.
‫وبعد ذلك ، إذا قمنا بالتمرير من هنا ، فيمكننا رؤية جميع التركيبات المختلفة التي تم تجربتها.
‫لذلك دعونا نختار واحدًا عشوائيًا.
‫هذه هنا.
‫إذن ، تحاول هذه المجموعة التقدير على أنها متساوية.
‫200 عينة من الرجال مقسمة إلى ست دقائق من العينات ، الورقة تساوي ميزتين كحد أقصى يساوي الجذر التربيعي وأقصى عمق
‫لا يساوي شيئًا.
‫ثم ستستمر حتى تنتهي.
‫سوف يعطينا تحذيرًا هنا.
‫لذلك دعونا نرى.
‫بمجرد الانتهاء ، ما سنكون قادرين على فعله هو استدعاء أفضل معلمات عليه.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى rs seal clf best params وهذا سيُظهر لنا مزيجًا من المعلمات الفائقة
‫، أي مجموعة من هذه حصلت على أفضل النتائج.
‫رائع.
‫إذن نحن تقدير يساوي 200 دقيقة لتقسيم العينة يساوي ست دقائق من عينات الورقة يساوي ميزتين كحد أقصى يساوي الجذر
‫التربيعي وأقصى عمق يساوي لا شيء.
‫لقد كانت أفضل النتائج التي تم التحقق من صحتها عبر عشرة نماذج مختلفة.
‫والآن عندما نستدعي التنبؤ على مصنف البحث العشوائي افتراضيًا ، فسيستخدم هذه المعلمات.
‫لذلك بدلاً من العثور عليها يدويًا ، تم العثور عليها من خلال البحث العشوائي عن سيرة ذاتية.
‫لنفعلها اذا.
‫لنقم بالتنبؤات باستخدام أفضل المعلمات الفائقة.
‫هذا ما قد نفعله.
‫RS Y Preds Eagles.
‫RC اليسار نتنبأ ونستخدمه.
‫يمكننا استخدام مجموعة التحقق هنا ، ولكن في حالتنا سنستخدم
‫مجموعة الاختبار ثم سنقوم بتقييم التنبؤات.
‫مصفوفة RS يساوي التقييم.
‫لماذا الاختبار؟
‫RS لماذا برنس؟
‫حسنًا ، من المفترض الآن أن تكون الوظيفة هي تقييم الأمير.
‫هناك نذهب.
‫رائع.
‫لذلك إذا عدنا إلى هنا.
‫هل رأينا تحسنا هنا؟
‫لا ، لم نفعل.
‫وهذا هو المكان الذي يأتي فيه التجريب ، الضبط المفرط للمعامل.
‫لن تجد دائمًا تحسنًا بعد تشغيل شيء كهذا.
‫ربما يمكننا تشغيله لفترة أطول وتجربة 50 مجموعة مختلفة.
‫وبعد تجربة 50 مجموعة مختلفة ، ستجد بعض المعلمات التي ينتهي بها الأمر لتكون أفضل
‫من النتيجة التي تم ضبطها يدويًا.
‫ولكن ما آمل أن تبدأ في رؤيته هو أنه باستخدام البحث العشوائي KV بدلاً
‫من تشغيل كل هذه الإعدادات المختلفة يدويًا ، فإنه يمنحنا طريقة لتدوين أو تشغيل ضبط المعلمات المفرطة.
‫والآن هناك طريقة أخرى يمكننا استخدامها لتحسين المعلمات الفائقة لنموذجنا وهي البحث في الشبكة.
‫KV لذا فهو مشابه نوعًا ما للبحث العشوائي ، لكنه يحتوي على اختلاف رئيسي واحد.
‫سنلقي نظرة على ذلك في الفيديو التالي.