اطلاعات مختصری در مورد آموزش و مجموعه تست در یادگیری ماشین
در یادگیری ماشینی، مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی اجزای حیاتی هستند که برای ساخت، اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌ها استفاده می‌شوند. مجموعه آموزشی برای آموزش مدل یادگیری ماشین استفاده می شود، در حالی که مجموعه تست برای سنجش عملکرد مدل استفاده می شود. این دو مجموعه داده با هم نقشی حیاتی در تضمین کارایی و اثربخشی الگوریتم‌های یادگیری ماشین دارند.
تاریخچه پیدایش آموزش و مجموعه تست در یادگیری ماشین و اولین اشاره به آن
مفهوم جداسازی داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی ریشه در تکنیک‌های مدل‌سازی و اعتبارسنجی آماری دارد. در اوایل دهه 1970 در یادگیری ماشینی معرفی شد، زیرا محققان به اهمیت ارزیابی مدل ها بر روی داده های دیده نشده پی بردند. این تمرین کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که یک مدل به خوبی تعمیم می یابد و صرفاً داده های آموزشی را به خاطر نمی سپارد، پدیده ای که به عنوان بیش از حد برازش شناخته می شود.
اطلاعات دقیق در مورد آموزش و مجموعه تست در یادگیری ماشین. گسترش موضوع آموزش و مجموعه تست در یادگیری ماشین
مجموعه های آموزشی و آزمایشی بخش های جدایی ناپذیر خط لوله یادگیری ماشین هستند:
- مجموعه آموزشی: برای آموزش مدل استفاده می شود. این شامل داده های ورودی و خروجی مورد انتظار مربوطه است.
- مجموعه تست: برای ارزیابی عملکرد مدل بر روی داده های دیده نشده استفاده می شود. همچنین حاوی داده های ورودی به همراه خروجی مورد انتظار است، اما این داده ها در طول فرآیند آموزش استفاده نمی شوند.
مجموعه های اعتبارسنجی
برخی از پیاده‌سازی‌ها همچنین شامل یک مجموعه اعتبارسنجی هستند که بیشتر از مجموعه آموزشی برای تنظیم دقیق پارامترهای مدل تقسیم می‌شوند.
Overfitting و Underfitting
تقسیم مناسب داده‌ها به جلوگیری از برازش بیش از حد (که در آن مدل در داده‌های آموزشی خوب عمل می‌کند اما در داده‌های دیده نشده ضعیف است) و عدم تناسب (که در آن مدل هم در داده‌های آموزشی و هم در داده‌های دیده نشده ضعیف عمل می‌کند) کمک می‌کند.
ساختار داخلی مجموعه های آموزشی و آزمایشی در یادگیری ماشین. نحوه عملکرد مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی در یادگیری ماشین
مجموعه های آموزشی و آزمایشی معمولاً از یک مجموعه داده منفرد تقسیم می شوند:
- مجموعه آموزشی: به طور معمول شامل 60-80% داده است.
- مجموعه تست: شامل 20-40% باقی مانده از داده ها است.
این مدل بر روی مجموعه آموزشی آموزش داده می شود و در مجموعه آزمون ارزیابی می شود و از ارزیابی بی طرفانه اطمینان حاصل می کند.
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی مجموعه های آموزشی و آزمایشی در یادگیری ماشین
ویژگی های کلیدی عبارتند از:
- مبادله سوگیری-واریانس: ایجاد تعادل در پیچیدگی برای جلوگیری از برازش بیش از حد یا عدم تناسب.
- اعتبار سنجی متقابل: تکنیکی برای ارزیابی مدل ها با استفاده از زیر مجموعه های مختلف داده ها.
- تعمیم: اطمینان از عملکرد خوب مدل روی داده های دیده نشده.
انواع مجموعه های آموزشی و آزمایشی در یادگیری ماشینی را بنویسید. از جداول و لیست ها برای نوشتن استفاده کنید
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| تقسیم تصادفی | تقسیم تصادفی داده ها به مجموعه های آموزشی و آزمایشی |
| تقسیم طبقه بندی شده | اطمینان از نمایش متناسب طبقات در هر دو مجموعه |
| تقسیم سری زمانی | تقسیم زمانی داده ها برای داده های وابسته به زمان |
استفاده از مجموعه های آموزشی و تست در یادگیری ماشینی شامل چالش های مختلفی است:
- نشت داده ها: اطمینان از عدم نشت اطلاعات از مجموعه تست به فرآیند آموزش.
- داده های نامتعادل: مدیریت مجموعه داده ها با نمایش کلاس های نامتناسب.
- ابعاد بالا: سروکار داشتن با داده هایی که تعداد زیادی ویژگی دارند.
راه‌حل‌ها شامل پیش‌پردازش دقیق، استفاده از استراتژی‌های تقسیم مناسب، و استفاده از تکنیک‌هایی مانند نمونه‌گیری مجدد برای داده‌های نامتعادل است.
مشخصات اصلی و سایر مقایسه ها با اصطلاحات مشابه در قالب جداول و فهرست
| مدت، اصطلاح | شرح |
|---|---|
| مجموعه آموزشی | برای آموزش مدل استفاده می شود |
| مجموعه تست | برای ارزیابی مدل استفاده می شود |
| مجموعه اعتبارسنجی | برای تنظیم پارامترهای مدل استفاده می شود |
پیشرفت های آینده در این زمینه ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- تقسیم خودکار داده ها: استفاده از هوش مصنوعی برای تقسیم بهینه داده ها.
- تست تطبیقی: ایجاد مجموعه های آزمایشی که با مدل تکامل می یابند.
- حریم خصوصی داده ها: حصول اطمینان از اینکه فرآیند تقسیم به محدودیت های حریم خصوصی احترام می گذارد.
چگونه می توان از سرورهای پراکسی استفاده کرد یا با مجموعه های آموزشی و آزمایشی در یادگیری ماشینی مرتبط شد
سرورهای پراکسی مانند OneProxy می توانند دسترسی به داده های متنوع و جغرافیایی توزیع شده را تسهیل کنند و اطمینان حاصل کنند که مجموعه های آموزشی و آزمایشی نماینده سناریوهای مختلف دنیای واقعی هستند. این می تواند به ایجاد مدل هایی کمک کند که قوی تر و به خوبی تعمیم یافته باشند.
