Vertinimo duomenys atlieka esminį vaidmenį matuojant mašininio mokymosi modelio našumą. Tai suteikia vertingų įžvalgų apie tai, kaip gerai veikia modelis, ir padeda įvertinti jo efektyvumą sprendžiant nurodytą problemą. „Google Cloud Machine Learning“ ir „Google“ mašininio mokymosi įrankių kontekste įvertinimo duomenys naudojami kaip priemonė įvertinti modelio tikslumą, tikslumą, prisiminimą ir kitus našumo rodiklius.
Vienas iš pagrindinių vertinimo duomenų panaudojimo būdų yra įvertinti mašininio mokymosi modelio nuspėjamąją galią. Palyginus prognozuojamus modelio rezultatus su tikrosiomis pagrindinės tiesos reikšmėmis, galime nustatyti, kaip gerai modelis gali apibendrinti naujus, nematytus duomenis. Šis procesas paprastai vadinamas modelio įvertinimu arba patvirtinimu. Vertinimo duomenys veikia kaip etalonas, pagal kurį matuojamas modelio veikimas, todėl galime priimti pagrįstus sprendimus dėl jo veiksmingumo.
Įvertinimo duomenys taip pat padeda nustatyti galimas modelio problemas ar apribojimus. Analizuodami numatytų ir faktinių verčių neatitikimus, galime gauti įžvalgų apie sritis, kuriose modelis gali būti netinkamas. Tai gali apimti atvejus, kai modelis yra nukreiptas į tam tikras klases arba yra prastai apibendrintas. Suprasdami šiuos apribojimus, galime imtis atitinkamų veiksmų, kad pagerintume modelio veikimą.
Be to, vertinimo duomenys atlieka labai svarbų vaidmenį lyginant skirtingus mašininio mokymosi modelius ar algoritmus. Vertindami kelis modelius naudodami tuos pačius vertinimo duomenis, galime objektyviai palyginti jų veikimą ir pasirinkti tą, kuris geriausiai atitinka mūsų reikalavimus. Šis procesas, žinomas kaip modelio pasirinkimas, leidžia mums nustatyti efektyviausią tam tikros problemos modelį.
„Google Cloud Machine Learning“ teikia įvairių įrankių ir metodų mašininio mokymosi modelių našumui įvertinti. Pavyzdžiui, TensorFlow biblioteka, kuri plačiai naudojama mašininio mokymosi užduotims atlikti, siūlo tikslumo, tikslumo, atšaukimo ir kitų vertinimo metrikų skaičiavimo funkcijas. Šios metrikos pateikia kiekybinius modelio našumo rodiklius ir gali būti naudojami bendrai jo kokybei įvertinti.
Apibendrinant galima pasakyti, kad vertinimo duomenys yra būtini norint įvertinti mašininio mokymosi modelio našumą. Tai padeda įvertinti modelio nuspėjamąją galią, nustatyti apribojimus ir palyginti skirtingus modelius. Pasitelkę vertinimo duomenis galime priimti pagrįstus sprendimus dėl mašininio mokymosi modelių efektyvumo ir pagerinti jų našumą.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning