क्या आउट-ऑफ़-सैंपल हानि एक सत्यापन हानि है?
गहन शिक्षण के क्षेत्र में, विशेष रूप से मॉडल मूल्यांकन और प्रदर्शन मूल्यांकन के संदर्भ में, आउट-ऑफ़-सैंपल हानि और सत्यापन हानि के बीच अंतर सर्वोपरि महत्व रखता है। इन अवधारणाओं को समझना उन अभ्यासकर्ताओं के लिए महत्वपूर्ण है जो अपने गहन शिक्षण मॉडल की प्रभावकारिता और सामान्यीकरण क्षमताओं को समझना चाहते हैं। इन शब्दों की जटिलताओं को समझने के लिए,
कैसे जानें कि किस एल्गोरिदम को दूसरे की तुलना में अधिक डेटा की आवश्यकता है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विभिन्न एल्गोरिदम द्वारा आवश्यक डेटा की मात्रा उनकी जटिलता, सामान्यीकरण क्षमताओं और हल की जा रही समस्या की प्रकृति के आधार पर भिन्न हो सकती है। यह निर्धारित करना कि किस एल्गोरिदम को दूसरे की तुलना में अधिक डेटा की आवश्यकता है, एक प्रभावी मशीन लर्निंग सिस्टम को डिजाइन करने में एक महत्वपूर्ण कारक हो सकता है। आइए विभिन्न कारकों का पता लगाएं
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, परिचय, मशीन लर्निंग क्या है
क्या आमतौर पर प्रशिक्षण और मूल्यांकन के बीच अनुशंसित डेटा विभाजन तदनुसार 80% से 20% के करीब है?
मशीन लर्निंग मॉडल में प्रशिक्षण और मूल्यांकन के बीच सामान्य विभाजन तय नहीं है और विभिन्न कारकों के आधार पर भिन्न हो सकता है। हालाँकि, आम तौर पर प्रशिक्षण के लिए डेटा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा आवंटित करने की सिफारिश की जाती है, आमतौर पर लगभग 70-80%, और शेष हिस्से को मूल्यांकन के लिए आरक्षित किया जाता है, जो लगभग 20-30% होगा। यह विभाजन यह सुनिश्चित करता है
क्या मॉडल के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए अन्य डेटा का उपयोग करना आवश्यक है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, मॉडलों के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए अतिरिक्त डेटा का उपयोग वास्तव में आवश्यक है। हालांकि एकल डेटासेट का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करना और मूल्यांकन करना संभव है, अन्य डेटा को शामिल करने से मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमताओं में काफी वृद्धि हो सकती है। यह विशेष रूप से सच है
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क्या यह सही है कि यदि डेटासेट बड़ा है तो मूल्यांकन की कम आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि मूल्यांकन के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट का अंश डेटासेट के बढ़ते आकार के साथ कम किया जा सकता है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, डेटासेट का आकार मूल्यांकन प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। डेटासेट आकार और मूल्यांकन आवश्यकताओं के बीच संबंध जटिल है और विभिन्न कारकों पर निर्भर करता है। हालाँकि, यह आम तौर पर सच है कि जैसे-जैसे डेटासेट का आकार बढ़ता है, मूल्यांकन के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटासेट का अंश हो सकता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, गहरी तंत्रिका नेटवर्क और अनुमानक
परीक्षण डेटा सेट क्या है?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में एक परीक्षण डेटा सेट, डेटा का एक सबसेट है जिसका उपयोग प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। यह प्रशिक्षण डेटा सेट से अलग है, जिसका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। परीक्षण डेटा सेट का उद्देश्य यह आकलन करना है कि कितना अच्छा है
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डेटा को प्रशिक्षण और सत्यापन सेट में विभाजित करना क्यों महत्वपूर्ण है? सत्यापन के लिए आम तौर पर कितना डेटा आवंटित किया जाता है?
गहन शिक्षण कार्यों के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के प्रशिक्षण में डेटा को प्रशिक्षण और सत्यापन सेट में विभाजित करना एक महत्वपूर्ण कदम है। यह प्रक्रिया हमें अपने मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमता का आकलन करने के साथ-साथ ओवरफिटिंग को रोकने की अनुमति देती है। इस क्षेत्र में, का एक निश्चित भाग आवंटित करना आम बात है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, ईआईटीसी/एआई/डीएलपीपी दीप लर्निंग विथ पायथन एंड पायट्रैक, कन्वर्सेशन न्यूरल नेटवर्क (CNN), प्रशिक्षण समझौता, परीक्षा समीक्षा
उचित सीखने की दर चुनना क्यों महत्वपूर्ण है?
गहन शिक्षण के क्षेत्र में उचित सीखने की दर का चयन करना अत्यंत महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह सीधे प्रशिक्षण प्रक्रिया और तंत्रिका नेटवर्क मॉडल के समग्र प्रदर्शन को प्रभावित करता है। सीखने की दर उस चरण के आकार को निर्धारित करती है जिस पर मॉडल प्रशिक्षण चरण के दौरान अपने मापदंडों को अपडेट करता है। एक अच्छी तरह से चयनित सीखने की दर नेतृत्व कर सकती है
गहन शिक्षण में एमएनआईएसटी डेटासेट के साथ काम करते समय डेटा में फेरबदल करना क्यों महत्वपूर्ण है?
गहन शिक्षण में एमएनआईएसटी डेटासेट के साथ काम करते समय डेटा में फेरबदल करना एक आवश्यक कदम है। एमएनआईएसटी डेटासेट कंप्यूटर विज़न और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला बेंचमार्क डेटासेट है। इसमें हस्तलिखित अंक छवियों का एक बड़ा संग्रह शामिल है, जिसमें संबंधित लेबल प्रत्येक छवि में दर्शाए गए अंक को दर्शाते हैं।
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गहन शिक्षण में डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट में अलग करने का उद्देश्य क्या है?
गहन शिक्षण में डेटा को प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट में अलग करने का उद्देश्य एक प्रशिक्षित मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमता का मूल्यांकन करना है। यह अभ्यास यह आकलन करने के लिए आवश्यक है कि मॉडल अनदेखे डेटा पर कितनी अच्छी तरह भविष्यवाणी कर सकता है और ओवरफिटिंग से बच सकता है, जो तब होता है जब कोई मॉडल बहुत अधिक विशिष्ट हो जाता है
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