Alokasi 80% bobot kanggo latihan lan 20% bobot kanggo ngevaluasi ing konteks machine learning minangka keputusan strategis adhedhasar sawetara faktor. Distribusi iki nduweni tujuan kanggo nggawe keseimbangan antarane ngoptimalake proses sinau lan njamin evaluasi sing akurat babagan kinerja model kasebut. Ing nanggepi iki, kita bakal nliti alasan ing pilihan iki lan njelajah nilai didaktik sing ditawakake.
Kanggo ngerteni alasan ing mburi latihan 80% lan pamisah evaluasi 20%, penting kanggo ngerti pitung langkah machine learning. Langkah-langkah kasebut, kalebu pengumpulan data, panyiapan data, latihan model, evaluasi model, tuning model, penyebaran model, lan pemantauan model, mbentuk kerangka komprehensif kanggo mbangun model pembelajaran mesin.
Tahap wiwitan, pengumpulan data, kalebu ngumpulake data sing relevan kanggo nglatih model kasebut. Data menika lajeng dipunproses saha dipunsiapaken wonten ing tahap panyiapan data. Sawise data wis siyap, fase latihan model diwiwiti, ing ngendi model katon ing dataset latihan kanggo sinau pola lan hubungan. Kinerja model kasebut banjur dievaluasi nggunakake dataset kapisah ing tahap evaluasi model.
Kaputusan kanggo nyedhiyakake 80% bobot kanggo latihan lan 20% bobot kanggo evaluasi asale saka kasunyatan sing latihan minangka fase utama ing ngendi model sinau saka data. Sajrone latihan, model nyetel paramèter internal kanggo nyilikake prabédan antarane output sing diprediksi lan output nyata ing set data latihan. Proses iki kalebu nganyari parameter model kanthi terus-terusan nggunakake algoritma optimasi kayata keturunan gradien.
Kanthi menehi bobot sing luwih dhuwur kanggo latihan, kita prioritasake kemampuan model kanggo sinau saka data lan njupuk pola kompleks. Tahap latihan yaiku model entuk kawruh lan generalisasi saka set data latihan kanggo nggawe prediksi data sing ora katon. Data latihan luwih akeh model kasebut, luwih apik bisa sinau lan umum. Mulane, nyediakake bagean penting saka proses evaluasi kanggo latihan njamin model kasebut nduweni cahya sing cukup kanggo data latihan kanggo sinau sing efektif.
Ing sisih liya, fase evaluasi nduweni peran penting kanggo ngevaluasi kinerja model ing data sing ora katon. Dataset evaluasi, sing kapisah saka dataset latihan, dadi proxy kanggo skenario nyata. Iku ngidini kita kanggo ngukur carane model bisa generalize learning kanggo kedadean anyar lan ora katon. Ngevaluasi kinerja model iku penting kanggo ngukur akurasi, presisi, kelingan, utawa metrik liyane sing relevan, gumantung saka domain masalah tartamtu.
Bobot 20% sing diwenehake kanggo evaluasi mesthekake yen model diuji kanthi ketat ing data sing ora katon lan menehi penilaian realistis babagan kemampuane. Tahap evaluasi iki mbantu nemokake masalah potensial kaya overfitting, underfitting, utawa bias ing prediksi model. Iki uga ngidini setelan hiperparameter lan arsitektur model kanggo nambah kinerja.
Kanggo nggambarake konsep iki, ayo nimbang conto praktis. Upamane kita nglatih model pembelajaran mesin kanggo nggolongake gambar kucing lan asu. Sajrone fase latihan, model sinau mbedakake antarane fitur kucing lan asu kanthi nganalisa dataset gedhe saka gambar berlabel. Gambar liyane model bisa dilatih, luwih apik kanggo mbedakake antarane rong kelas kasebut.
Sawise latihan rampung, model kasebut dievaluasi nggunakake dataset kapisah sing ngemot gambar sing durung nate katon sadurunge. Fase evaluasi iki nguji kemampuan model kanggo nggeneralisasi pembelajaran lan kanthi akurat nggolongake gambar anyar sing ora katon. Kanthi ngalokasi 20% bobot kanggo evaluasi, kita mesthekake yen kinerja model kasebut ditaksir kanthi lengkap babagan data sing ora katon, nyedhiyakake ukuran efektifitas sing bisa dipercaya.
Distribusi 80% bobot kanggo latihan lan 20% bobot kanggo evaluasi ing machine learning minangka pilihan strategis sing dituju kanggo ngoptimalake proses sinau nalika njamin penilaian sing akurat babagan kinerja model. Kanthi ngaturake bagean penting saka proses evaluasi kanggo latihan, kita prioritasake kemampuan model kanggo sinau saka data lan njupuk pola kompleks. Bebarengan, fase evaluasi kanthi ketat nguji model ing data sing ora katon, nyedhiyakake evaluasi realistis babagan kemampuane.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML:
- Apa iku text to speech (TTS) lan cara kerjane karo AI?
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa tegese dataset sing luwih gedhe?
- Apa sawetara conto hiperparameter algoritma?
- Apa iku sinau ensemble?
- Kepiye yen algoritma pembelajaran mesin sing dipilih ora cocog lan kepiye carane bisa milih sing bener?
- Apa model pembelajaran mesin mbutuhake pengawasan sajrone latihan?
- Apa parameter kunci sing digunakake ing algoritma adhedhasar jaringan saraf?
Deleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning