ข้อมูลโดยย่อเกี่ยวกับชุดการฝึกอบรมและการทดสอบในการเรียนรู้ของเครื่อง
ในแมชชีนเลิร์นนิง ชุดการฝึกอบรมและการทดสอบเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ใช้ในการสร้าง ตรวจสอบ และประเมินแบบจำลอง ชุดการฝึกใช้เพื่อสอนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ในขณะที่ชุดทดสอบใช้เพื่อวัดประสิทธิภาพของโมเดล ชุดข้อมูลทั้งสองนี้มีบทบาทสำคัญในการรับประกันประสิทธิภาพและประสิทธิผลของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
ประวัติความเป็นมาของต้นกำเนิดของชุดการฝึกอบรมและการทดสอบใน Machine Learning และการกล่าวถึงครั้งแรก
แนวคิดของการแยกข้อมูลออกเป็นชุดการฝึกอบรมและการทดสอบมีรากฐานมาจากการสร้างแบบจำลองทางสถิติและเทคนิคการตรวจสอบความถูกต้อง ได้รับการแนะนำในการเรียนรู้ของเครื่องในช่วงต้นทศวรรษ 1970 เนื่องจากนักวิจัยตระหนักถึงความสำคัญของการประเมินแบบจำลองจากข้อมูลที่มองไม่เห็น แนวทางปฏิบัตินี้ช่วยให้แน่ใจว่าแบบจำลองสามารถสรุปได้ดีและไม่ได้เป็นเพียงการจดจำข้อมูลการฝึกเท่านั้น ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เรียกว่าการโอเวอร์ฟิต
ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับชุดการฝึกอบรมและการทดสอบในการเรียนรู้ของเครื่อง ขยายหัวข้อชุดการฝึกอบรมและการทดสอบในแมชชีนเลิร์นนิง
ชุดการฝึกอบรมและการทดสอบเป็นส่วนสำคัญของไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง:
- ชุดฝึกซ้อม: ใช้ในการฝึกโมเดล ประกอบด้วยข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตที่คาดหวังที่สอดคล้องกัน
- ชุดทดสอบ: ใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลกับข้อมูลที่มองไม่เห็น นอกจากนี้ยังมีข้อมูลอินพุตพร้อมกับผลลัพธ์ที่คาดหวัง แต่ข้อมูลนี้จะไม่ได้ใช้ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม
ชุดการตรวจสอบ
การใช้งานบางอย่างยังรวมถึงชุดการตรวจสอบความถูกต้อง ซึ่งแบ่งเพิ่มเติมจากชุดการฝึก เพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์โมเดลอย่างละเอียด
Overfitting และ Underfitting
การแบ่งข้อมูลที่เหมาะสมจะช่วยหลีกเลี่ยงการใส่ข้อมูลมากเกินไป (โดยที่แบบจำลองทำงานได้ดีกับข้อมูลการฝึกแต่ทำงานได้ไม่ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็น) และการปรับให้พอดีเกินไป (โดยที่แบบจำลองทำงานได้ไม่ดีทั้งกับการฝึกและข้อมูลที่มองไม่เห็น)
โครงสร้างภายในของชุดการฝึกอบรมและการทดสอบในการเรียนรู้ของเครื่อง ชุดการฝึกอบรมและการทดสอบในแมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร
ชุดการฝึกและการทดสอบมักจะถูกแบ่งออกจากชุดข้อมูลเดียว:
- ชุดการฝึกอบรม: โดยทั่วไปจะมีข้อมูล 60-80%
- ชุดทดสอบ: ประกอบด้วยข้อมูล 20-40% ที่เหลือ
แบบจำลองนี้ได้รับการฝึกฝนในชุดการฝึกอบรมและได้รับการประเมินในชุดทดสอบ เพื่อให้มั่นใจว่ามีการประเมินที่เป็นกลาง
การวิเคราะห์คุณสมบัติหลักของชุดการฝึกอบรมและการทดสอบในการเรียนรู้ของเครื่อง
คุณสมบัติที่สำคัญ ได้แก่ :
- การแลกเปลี่ยนอคติ-ความแปรปรวน: ปรับสมดุลความซับซ้อนเพื่อหลีกเลี่ยงการสวมอุปกรณ์มากเกินไปหรืออุปกรณ์ไม่พอดี
- การตรวจสอบข้าม: เทคนิคในการประเมินแบบจำลองโดยใช้ชุดย่อยของข้อมูลที่แตกต่างกัน
- ลักษณะทั่วไป: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลทำงานได้ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็น
เขียนว่าชุดการฝึกอบรมและการทดสอบประเภทใดใน Machine Learning ที่มีอยู่ ใช้ตารางและรายการในการเขียน
| พิมพ์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| แยกแบบสุ่ม | สุ่มแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกอบรมและชุดทดสอบ |
| แบ่งชั้น | รับประกันการแสดงคลาสตามสัดส่วนในทั้งสองชุด |
| การแยกอนุกรมเวลา | การแบ่งข้อมูลตามลำดับเวลาสำหรับข้อมูลที่ขึ้นอยู่กับเวลา |
การใช้ชุดการฝึกอบรมและการทดสอบในการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับความท้าทายต่างๆ:
- ข้อมูลรั่วไหล: รับรองว่าไม่มีข้อมูลจากชุดทดสอบรั่วไหลเข้าสู่กระบวนการฝึกอบรม
- ข้อมูลไม่สมดุล: การจัดการชุดข้อมูลที่มีการแสดงคลาสที่ไม่สมส่วน
- มิติสูง: การจัดการกับข้อมูลที่มีคุณสมบัติจำนวนมาก
โซลูชันประกอบด้วยการประมวลผลล่วงหน้าอย่างระมัดระวัง การใช้กลยุทธ์การแยกที่เหมาะสม และใช้เทคนิค เช่น การสุ่มตัวอย่างใหม่สำหรับข้อมูลที่ไม่สมดุล
ลักษณะสำคัญและการเปรียบเทียบอื่น ๆ ที่มีคำศัพท์คล้ายกันในรูปของตารางและรายการ
| ภาคเรียน | คำอธิบาย |
|---|---|
| ชุดฝึกซ้อม | ใช้สำหรับฝึกโมเดล |
| ชุดทดสอบ | ใช้สำหรับประเมินแบบจำลอง |
| ชุดการตรวจสอบ | ใช้สำหรับปรับพารามิเตอร์โมเดล |
ความก้าวหน้าในอนาคตในด้านนี้อาจรวมถึง:
- การแยกข้อมูลอัตโนมัติ: การใช้ AI เพื่อการแบ่งส่วนข้อมูลที่เหมาะสมที่สุด
- การทดสอบแบบปรับตัว: การสร้างชุดทดสอบที่พัฒนาไปพร้อมกับโมเดล
- ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่ากระบวนการแยกเคารพข้อจำกัดความเป็นส่วนตัว
วิธีใช้หรือเชื่อมโยงกับพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์กับชุดการฝึกอบรมและการทดสอบในแมชชีนเลิร์นนิง
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์อย่าง OneProxy สามารถอำนวยความสะดวกในการเข้าถึงข้อมูลที่หลากหลายและกระจายตามพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ ทำให้มั่นใจได้ว่าชุดการฝึกอบรมและการทดสอบจะเป็นตัวแทนของสถานการณ์ต่างๆ ในโลกแห่งความเป็นจริง สิ่งนี้สามารถช่วยในการสร้างแบบจำลองที่แข็งแกร่งและมีลักษณะทั่วไปมากขึ้น
