मशीन लर्निंग के संदर्भ में प्रशिक्षण के लिए 80% वेटेज और मूल्यांकन के लिए 20% वेटेज का आवंटन कई कारकों पर आधारित एक रणनीतिक निर्णय है। इस वितरण का उद्देश्य सीखने की प्रक्रिया को अनुकूलित करने और मॉडल के प्रदर्शन का सटीक मूल्यांकन सुनिश्चित करने के बीच संतुलन बनाना है। इस प्रतिक्रिया में, हम इस विकल्प के पीछे के कारणों की गहराई से जांच करेंगे और इसके द्वारा प्रदान किए जाने वाले उपदेशात्मक मूल्य का पता लगाएंगे।
80% प्रशिक्षण और 20% मूल्यांकन विभाजन के पीछे के तर्क को समझने के लिए, मशीन लर्निंग के सात चरणों को समझना महत्वपूर्ण है। ये चरण, जिनमें डेटा संग्रह, डेटा तैयारी, मॉडल प्रशिक्षण, मॉडल मूल्यांकन, मॉडल ट्यूनिंग, मॉडल परिनियोजन और मॉडल निगरानी शामिल हैं, मशीन लर्निंग मॉडल के निर्माण के लिए एक व्यापक रूपरेखा बनाते हैं।
प्रारंभिक चरण, डेटा संग्रह, में मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए प्रासंगिक डेटा एकत्र करना शामिल है। फिर इस डेटा को डेटा तैयारी चरण में प्रीप्रोसेस और तैयार किया जाता है। एक बार डेटा तैयार हो जाने पर, मॉडल प्रशिक्षण चरण शुरू होता है, जहां मॉडल को पैटर्न और रिश्तों को सीखने के लिए प्रशिक्षण डेटासेट के संपर्क में लाया जाता है। फिर मॉडल मूल्यांकन चरण में एक अलग डेटासेट का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन किया जाता है।
प्रशिक्षण को 80% वेटेज और मूल्यांकन को 20% वेटेज आवंटित करने का निर्णय इस तथ्य से उपजा है कि प्रशिक्षण प्राथमिक चरण है जहां मॉडल डेटा से सीखता है। प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल अपने अनुमानित आउटपुट और प्रशिक्षण डेटासेट में वास्तविक आउटपुट के बीच अंतर को कम करने के लिए अपने आंतरिक मापदंडों को समायोजित करता है। इस प्रक्रिया में ग्रेडिएंट डिसेंट जैसे अनुकूलन एल्गोरिदम का उपयोग करके मॉडल के मापदंडों को पुनरावृत्त रूप से अद्यतन करना शामिल है।
प्रशिक्षण को अधिक महत्व देकर, हम डेटा से सीखने और जटिल पैटर्न को पकड़ने की मॉडल की क्षमता को प्राथमिकता देते हैं। प्रशिक्षण चरण वह है जहां मॉडल अपना ज्ञान प्राप्त करता है और अदृश्य डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए प्रशिक्षण डेटासेट से सामान्यीकरण करता है। मॉडल जितना अधिक प्रशिक्षण डेटा के संपर्क में आएगा, वह उतना ही बेहतर सीख सकेगा और सामान्यीकरण कर सकेगा। इसलिए, मूल्यांकन प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा प्रशिक्षण के लिए समर्पित करने से यह सुनिश्चित होता है कि मॉडल के पास प्रभावी शिक्षण के लिए प्रशिक्षण डेटा का पर्याप्त प्रदर्शन है।
दूसरी ओर, मूल्यांकन चरण अदृश्य डेटा पर मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। मूल्यांकन डेटासेट, जो प्रशिक्षण डेटासेट से अलग है, वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों के लिए प्रॉक्सी के रूप में कार्य करता है। यह हमें यह अनुमान लगाने की अनुमति देता है कि मॉडल अपने सीखने को नए और अनदेखे उदाहरणों में कितनी अच्छी तरह सामान्यीकृत कर सकता है। विशिष्ट समस्या डोमेन के आधार पर, इसकी सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल या किसी अन्य प्रासंगिक मैट्रिक्स को मापने के लिए मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना आवश्यक है।
मूल्यांकन को दिया गया 20% वेटेज यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल का अनदेखे डेटा पर कठोरता से परीक्षण किया गया है और इसकी क्षमताओं का यथार्थवादी मूल्यांकन प्रदान किया गया है। यह मूल्यांकन चरण मॉडल की भविष्यवाणियों में ओवरफिटिंग, अंडरफिटिंग या पूर्वाग्रह जैसे किसी भी संभावित मुद्दे को उजागर करने में मदद करता है। यह प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए हाइपरपैरामीटर और मॉडल आर्किटेक्चर की फ़ाइन-ट्यूनिंग को भी सक्षम बनाता है।
इस अवधारणा को स्पष्ट करने के लिए, आइए एक व्यावहारिक उदाहरण पर विचार करें। मान लीजिए कि हम बिल्लियों और कुत्तों की छवियों को वर्गीकृत करने के लिए एक मशीन लर्निंग मॉडल का प्रशिक्षण ले रहे हैं। प्रशिक्षण चरण के दौरान, मॉडल लेबल की गई छवियों के बड़े डेटासेट का विश्लेषण करके बिल्लियों और कुत्तों की विशेषताओं के बीच अंतर करना सीखता है। मॉडल जितनी अधिक छवियों पर प्रशिक्षण ले सकता है, वह दोनों वर्गों के बीच अंतर करने में उतना ही बेहतर हो जाता है।
एक बार प्रशिक्षण पूरा हो जाने पर, मॉडल का मूल्यांकन एक अलग डेटासेट का उपयोग करके किया जाता है जिसमें ऐसी छवियां होती हैं जिन्हें उसने पहले कभी नहीं देखा है। यह मूल्यांकन चरण मॉडल की अपनी शिक्षा को सामान्य बनाने और नई, अनदेखी छवियों को सटीक रूप से वर्गीकृत करने की क्षमता का परीक्षण करता है। मूल्यांकन के लिए 20% वेटेज आवंटित करके, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि मॉडल के प्रदर्शन का पूरी तरह से अनदेखी डेटा पर मूल्यांकन किया जाता है, जो इसकी प्रभावशीलता का एक विश्वसनीय माप प्रदान करता है।
मशीन लर्निंग में प्रशिक्षण के लिए 80% वेटेज और मूल्यांकन के लिए 20% वेटेज का वितरण एक रणनीतिक विकल्प है जिसका उद्देश्य मॉडल के प्रदर्शन का सटीक मूल्यांकन सुनिश्चित करते हुए सीखने की प्रक्रिया को अनुकूलित करना है। मूल्यांकन प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा प्रशिक्षण के लिए समर्पित करके, हम डेटा से सीखने और जटिल पैटर्न को पकड़ने की मॉडल की क्षमता को प्राथमिकता देते हैं। इसके साथ ही, मूल्यांकन चरण अदृश्य डेटा पर मॉडल का कठोरता से परीक्षण करता है, जिससे इसकी क्षमताओं का यथार्थवादी मूल्यांकन मिलता है।
संबंधित अन्य हालिया प्रश्न और उत्तर EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग:
- टेक्स्ट टू स्पीच (टीटीएस) क्या है और यह एआई के साथ कैसे काम करता है?
- मशीन लर्निंग में बड़े डेटासेट के साथ काम करने में क्या सीमाएँ हैं?
- क्या मशीन लर्निंग कुछ संवादात्मक सहायता कर सकती है?
- TensorFlow खेल का मैदान क्या है?
- बड़े डेटासेट का वास्तव में क्या मतलब है?
- एल्गोरिदम के हाइपरपैरामीटर के कुछ उदाहरण क्या हैं?
- एन्सेम्बल लर्निंग क्या है?
- यदि चुनी गई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उपयुक्त नहीं है तो क्या होगा और कोई यह कैसे सुनिश्चित कर सकता है कि सही का चयन किया जाए?
- क्या मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षण के दौरान पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है?
- तंत्रिका नेटवर्क आधारित एल्गोरिदम में उपयोग किए जाने वाले प्रमुख पैरामीटर क्या हैं?
EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग में अधिक प्रश्न और उत्तर देखें