Die Zuweisung von 80 % Gewichtung zum Training und 20 % Gewichtung zur Bewertung im Kontext des maschinellen Lernens ist eine strategische Entscheidung, die auf mehreren Faktoren basiert. Ziel dieser Verteilung ist es, ein Gleichgewicht zwischen der Optimierung des Lernprozesses und der Sicherstellung einer genauen Bewertung der Modellleistung herzustellen. In dieser Antwort werden wir uns mit den Gründen für diese Wahl befassen und den didaktischen Wert untersuchen, den sie bietet.
Um den Grundgedanken hinter der Aufteilung von 80 % Training und 20 % Bewertung zu verstehen, ist es wichtig, die sieben Schritte des maschinellen Lernens zu verstehen. Diese Schritte, zu denen Datenerfassung, Datenvorbereitung, Modelltraining, Modellbewertung, Modelloptimierung, Modellbereitstellung und Modellüberwachung gehören, bilden einen umfassenden Rahmen für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen.
Der erste Schritt, die Datenerfassung, umfasst das Sammeln relevanter Daten zum Trainieren des Modells. Diese Daten werden dann in der Datenvorbereitungsphase vorverarbeitet und aufbereitet. Sobald die Daten bereit sind, beginnt die Modelltrainingsphase, in der das Modell dem Trainingsdatensatz ausgesetzt wird, um Muster und Beziehungen zu lernen. Die Leistung des Modells wird dann in der Modellbewertungsphase anhand eines separaten Datensatzes bewertet.
Die Entscheidung, dem Training eine Gewichtung von 80 % und der Bewertung eine Gewichtung von 20 % zuzuweisen, beruht auf der Tatsache, dass das Training die primäre Phase ist, in der das Modell aus den Daten lernt. Während des Trainings passt das Modell seine internen Parameter an, um die Differenz zwischen seinen vorhergesagten Ausgaben und den tatsächlichen Ausgaben im Trainingsdatensatz zu minimieren. Dieser Prozess beinhaltet die iterative Aktualisierung der Modellparameter mithilfe von Optimierungsalgorithmen wie dem Gradientenabstieg.
Indem wir dem Training eine höhere Gewichtung zuweisen, priorisieren wir die Fähigkeit des Modells, aus den Daten zu lernen und komplexe Muster zu erfassen. In der Trainingsphase erwirbt das Modell sein Wissen und verallgemeinert es aus dem Trainingsdatensatz, um Vorhersagen zu unsichtbaren Daten zu treffen. Je mehr Trainingsdaten dem Modell ausgesetzt sind, desto besser kann es lernen und verallgemeinern. Wenn daher ein erheblicher Teil des Bewertungsprozesses dem Training gewidmet wird, wird sichergestellt, dass das Modell ausreichend Zugriff auf die Trainingsdaten hat, um ein effektives Lernen zu ermöglichen.
Andererseits spielt die Evaluierungsphase eine entscheidende Rolle bei der Beurteilung der Leistung des Modells anhand unsichtbarer Daten. Der vom Trainingsdatensatz getrennte Bewertungsdatensatz dient als Proxy für reale Szenarien. Dadurch können wir abschätzen, wie gut das Modell sein Lernen auf neue und unbekannte Instanzen übertragen kann. Die Bewertung der Leistung des Modells ist wichtig, um seine Genauigkeit, Präzision, Erinnerung oder andere relevante Metriken je nach spezifischem Problembereich zu messen.
Die 20-prozentige Gewichtung der Bewertung stellt sicher, dass das Modell anhand bisher unbekannter Daten gründlich getestet wird und eine realistische Einschätzung seiner Fähigkeiten liefert. Diese Bewertungsphase hilft dabei, potenzielle Probleme wie Überanpassung, Unteranpassung oder Verzerrung in den Vorhersagen des Modells aufzudecken. Es ermöglicht auch die Feinabstimmung von Hyperparametern und der Modellarchitektur, um die Leistung zu verbessern.
Um dieses Konzept zu veranschaulichen, betrachten wir ein praktisches Beispiel. Angenommen, wir trainieren ein Modell für maschinelles Lernen, um Bilder von Katzen und Hunden zu klassifizieren. Während der Trainingsphase lernt das Modell, zwischen den Merkmalen von Katzen und Hunden zu unterscheiden, indem es einen großen Datensatz beschrifteter Bilder analysiert. Je mehr Bilder das Modell trainieren kann, desto besser kann es zwischen den beiden Klassen unterscheiden.
Sobald das Training abgeschlossen ist, wird das Modell anhand eines separaten Datensatzes bewertet, der Bilder enthält, die es noch nie zuvor gesehen hat. In dieser Bewertungsphase wird die Fähigkeit des Modells getestet, sein Lernen zu verallgemeinern und neue, unsichtbare Bilder genau zu klassifizieren. Indem wir der Bewertung eine Gewichtung von 20 % zuweisen, stellen wir sicher, dass die Leistung des Modells gründlich anhand nicht sichtbarer Daten bewertet wird, was ein zuverlässiges Maß für seine Wirksamkeit liefert.
Die Verteilung von 80 % Gewichtung auf Training und 20 % Gewichtung auf Bewertung beim maschinellen Lernen ist eine strategische Entscheidung, die darauf abzielt, den Lernprozess zu optimieren und gleichzeitig eine genaue Bewertung der Modellleistung sicherzustellen. Indem wir einen erheblichen Teil des Bewertungsprozesses dem Training widmen, legen wir Wert auf die Fähigkeit des Modells, aus den Daten zu lernen und komplexe Muster zu erfassen. Gleichzeitig wird das Modell in der Evaluierungsphase anhand bisher unbekannter Daten gründlich getestet, um eine realistische Einschätzung seiner Fähigkeiten zu erhalten.
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