لقد قمنا للتو بإنشاء نموذجنا.
تذكر ، وظيفة تعطينا المخرجات المطلوبة.
والآن ، نريد تحسين نموذجنا.
فكيف يمكننا فعل ذلك؟
حسنًا ، هناك بعض الأشياء ، أليس كذلك؟
اذا تذكرت.
كل ما فعلناه هو تقسيم بياناتنا إلى اختبار وتدريب.
لكن أحد الأشياء التي يمكننا القيام بها كمهندس تعلم آلي هو تحديد مقدار البيانات التي يجب أن نمنحها للتدريب.
على سبيل المثال ، إذا قررت أنني أريد أن تكون 80٪ من البيانات هي بيانات الاختبار و 20٪ فقط للشكل
أو بيانات القطار التي تمثل النموذج سيكون لديها بيانات أقل للتعلم منها.
إذا قمت بتشغيل الركض هنا ثم دعونا نجري باقي الكتل.
ثم أخيرًا هذا.
ترى أن دقتي انخفضت لأنني أختبر بيانات أقل.
هذا ليس جيدًا ، أليس كذلك؟
ولكن ماذا لو أعطيناها بيانات أقل للاختبار؟
ما يحدث بعد ذلك؟
إذا قمت بالنقر فوق تشغيل كل هذه الأشياء وتشغيلها هنا ، فسأحصل على دقة 100٪.
هل هذا يعني أن هذا هو الخيار الأفضل؟
حسنًا ، ليس حقًا.
الصحيح.
لأن ما يحدث الآن هو أن حجم الاختبار لدينا ، هو صغير جدًا جدًا.
لدينا 15 مدخلاً فقط نقوم باختبارها.
ونعم ، حصلنا على 100٪ لأننا نتعلم من 135 إدخال بيانات.
ولكن لأن بيانات الاختبار لدينا صغيرة جدًا.
على الرغم من أننا حصلنا على 15 من 15 ، لا يمكننا التأكد من أن نموذجنا.
هل هذا دقيق لأن ما اختبرناه فقط 15 مرة.
إذن فهذه مقايضة لمقدار البيانات التي تريد التدرب عليها وكمية البيانات التي تريد اختبارها
بها؟
ولهذا السبب تقدر الشركات حقًا البيانات.
كلما زادت البيانات التي لدينا ، زاد قدرتنا على تدريب نماذجنا.
تمام.
ما الذي يمكننا فعله أيضًا لتحسين هذا؟
حسنًا ، شيء آخر يمكننا فعله هو استخدام المعلمات هنا.
من بين المصنف الأقرب لجيران K هو ربما أفعل أربعة إذا قمت بالركض هنا وركضت مرة أخرى.
حسنا.
آه ، الدقة أقل قليلاً الآن.
لأننا نختبر فقط لثلاثة أنواع وثلاث فئات.
من الناحية المثالية ، نطابق ذلك مع أقرب جيراننا.
بدلاً من ذلك ، إذا فعلت ما يفعله بالفعل.
إذا ذهبنا إلى المصنف الأقرب لجيراننا ، فسيتم إنشاء أربعة أقسام لنا لتقييمها عندما نحتاج فقط بدلاً من
ذلك إلى أنواع أزهار القزحية الثلاثة.
لذلك دعونا نبقي ذلك على ثلاثة.
ما الأشياء الأخرى التي يمكننا القيام بها؟
حسنًا ، شيء آخر إذا تمكنا من جمع المزيد من البيانات وهو ربما يكون لدينا المزيد من الأعمدة.
أو المعلمات.
تسمى هذه الميزات أحيانًا.
وكلما زاد عدد الميزات التي يجب أن ينظر إليها الجهاز ، زادت المعلومات التي يمكن أن يحصل عليها.
هذا لا يعني أنه كلما زادت الميزات ، كان ذلك أفضل ، لكن هذا يعني أنه ربما إذا
كانت هناك ميزة أخرى يمكننا البحث عنها للزهور ، فهناك نموذج أفضل يمكننا بناؤه للتنبؤ
بنوعه.
إذن فهذه طريقة أخرى لتحسينها.
أخيرًا ، الجزء الأكثر إثارة للاهتمام هو الخوارزمية الفعلية التي نستخدمها.
في هذه الحالة ، استخدمنا مصنف K الجيران ، والذي أخبرتك للتو أننا سنستخدمه ، لكن يمكننا
استخدام أي نوع من الخوارزميات التي نريدها إذا ذهبنا إلى الموقع ، يمكننا تعلم المكتبة.
هناك أشياء مختلفة يمكننا القيام بها.
على سبيل المثال ، يمكننا عمل شجرة قرارات إذا أردنا استخدام مصنف شجرة قرار.
فكيف يمكننا فعل ذلك؟
حسنًا ، أنا ببساطة أستورد شيئًا مختلفًا.
يمكنني استيراد مصنف شجرة القرار وبدلاً من مصنف جيران K ، نستخدم الآن مصنف شجرة القرار الذي
لا نحتاج إلى إعطائه أي معلمات.
وإذا قمت بتشغيل هذا الآن.
أُووبس.
لا بد لي من تغيير هذا إلى شجرة.
لذلك إذا قمت بتشغيل هذا وقمنا بإجراء اختبار الدقة الخاص بنا.
حسنًا ، لدي 9. 33.
يشبه إلى حد كبير ما كان لدينا من قبل.
وإذا غيرنا هذا إلى 50 ، فلنجرّب هذه مرة أخرى. 92.
ولكن إذا كنت تتذكر عندما كان لدينا الجيران.
مصنف مع نفس معلمات حجم الاختبار 0. 2.
كانت دقتنا أفضل في الواقع.
هذه المرة ، حصلنا على دقة
100٪ ، وستلاحظ أن هذا يتغير باستمرار أثناء تدريب نموذجنا.
أحيانًا يكون الأمر صحيحًا ، وأحيانًا لا يكون كذلك لأنه يتعلم باستمرار.
لكنك ترى أن الدقة مع مصنف K الجيران أفضل قليلاً.
وبهذه الطريقة يمكننا تحسين نموذجنا حتى نتمكن الآن من تجربة هذه
الخطوات مرة أخرى حتى يصبح نموذجنا مثاليًا بما فيه الكفاية ، أو على الأقل قريب من الكمال بما يكفي لاتخاذ قرارات العمل.
رائع جدا ، أليس كذلك؟
لنقم ببعض الأشياء في الفيديو التالي.