మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో శిక్షణకు 80% వెయిటేజీ మరియు మూల్యాంకనానికి 20% వెయిటేజీని కేటాయించడం అనేది అనేక అంశాల ఆధారంగా వ్యూహాత్మక నిర్ణయం. ఈ పంపిణీ అభ్యాస ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు మోడల్ పనితీరు యొక్క ఖచ్చితమైన మూల్యాంకనాన్ని నిర్ధారించడం మధ్య సమతుల్యతను సాధించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ ప్రతిస్పందనలో, మేము ఈ ఎంపిక వెనుక ఉన్న కారణాలను పరిశీలిస్తాము మరియు ఇది అందించే ఉపదేశ విలువను అన్వేషిస్తాము.
80% శిక్షణ మరియు 20% మూల్యాంకన విభజన వెనుక ఉన్న హేతువును అర్థం చేసుకోవడానికి, మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఏడు దశలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. డేటా సేకరణ, డేటా తయారీ, మోడల్ శిక్షణ, మోడల్ మూల్యాంకనం, మోడల్ ట్యూనింగ్, మోడల్ డిప్లాయ్మెంట్ మరియు మోడల్ మానిటరింగ్ వంటి ఈ దశలు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి సమగ్ర ఫ్రేమ్వర్క్ను ఏర్పరుస్తాయి.
ప్రారంభ దశ, డేటా సేకరణ, మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి సంబంధిత డేటాను సేకరించడం. ఈ డేటా ముందుగా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది మరియు డేటా తయారీ దశలో తయారు చేయబడుతుంది. డేటా సిద్ధమైన తర్వాత, మోడల్ శిక్షణ దశ ప్రారంభమవుతుంది, ఇక్కడ నమూనాలు మరియు సంబంధాలను తెలుసుకోవడానికి శిక్షణ డేటాసెట్కు మోడల్ బహిర్గతమవుతుంది. మోడల్ మూల్యాంకన దశలో ప్రత్యేక డేటాసెట్ని ఉపయోగించి మోడల్ యొక్క పనితీరు మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది.
శిక్షణకు 80% వెయిటేజీని మరియు మూల్యాంకనానికి 20% వెయిటేజీని కేటాయించాలనే నిర్ణయం శిక్షణ అనేది డేటా నుండి మోడల్ నేర్చుకునే ప్రాథమిక దశ అనే వాస్తవం నుండి వచ్చింది. శిక్షణ సమయంలో, మోడల్ దాని అంచనా అవుట్పుట్లు మరియు శిక్షణ డేటాసెట్లోని వాస్తవ అవుట్పుట్ల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించడానికి దాని అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తుంది. ఈ ప్రక్రియలో గ్రేడియంట్ డీసెంట్ వంటి ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్లను ఉపయోగించి మోడల్ యొక్క పారామితులను పునరావృతంగా నవీకరించడం జరుగుతుంది.
శిక్షణకు అధిక వెయిటేజీని కేటాయించడం ద్వారా, డేటా నుండి నేర్చుకునే మరియు సంక్లిష్టమైన నమూనాలను సంగ్రహించే మోడల్ సామర్థ్యానికి మేము ప్రాధాన్యతనిస్తాము. శిక్షణ దశ అంటే మోడల్ దాని జ్ఞానాన్ని పొందుతుంది మరియు కనిపించని డేటాపై అంచనాలను రూపొందించడానికి శిక్షణ డేటాసెట్ నుండి సాధారణీకరిస్తుంది. మోడల్ ఎంత ఎక్కువ శిక్షణ డేటాను బహిర్గతం చేస్తే, అది నేర్చుకోగలదు మరియు సాధారణీకరించగలదు. అందువల్ల, మూల్యాంకన ప్రక్రియలో గణనీయమైన భాగాన్ని శిక్షణకు అంకితం చేయడం వలన సమర్థవంతమైన అభ్యాసం కోసం శిక్షణ డేటాకు మోడల్ తగినంతగా బహిర్గతం చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది.
మరోవైపు, కనిపించని డేటాపై మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడంలో మూల్యాంకన దశ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. శిక్షణ డేటాసెట్ నుండి వేరుగా ఉన్న మూల్యాంకన డేటాసెట్, వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలకు ప్రాక్సీగా పనిచేస్తుంది. మోడల్ తన అభ్యాసాన్ని కొత్త మరియు కనిపించని సందర్భాలకు ఎంతవరకు సాధారణీకరించగలదో అంచనా వేయడానికి ఇది మాకు అనుమతిస్తుంది. నిర్దిష్ట సమస్య డొమైన్పై ఆధారపడి దాని ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ లేదా ఏదైనా ఇతర సంబంధిత మెట్రిక్లను కొలవడానికి మోడల్ పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం చాలా అవసరం.
మూల్యాంకనానికి ఇవ్వబడిన 20% వెయిటేజీ మోడల్ కనిపించని డేటాపై కఠినంగా పరీక్షించబడిందని మరియు దాని సామర్థ్యాల యొక్క వాస్తవిక అంచనాను అందిస్తుంది. ఈ మూల్యాంకన దశ మోడల్ అంచనాలలో ఓవర్ ఫిట్టింగ్, అండర్ ఫిట్టింగ్ లేదా బయాస్ వంటి ఏవైనా సంభావ్య సమస్యలను వెలికితీయడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది పనితీరును మెరుగుపరచడానికి హైపర్పారామీటర్లు మరియు మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క ఫైన్-ట్యూనింగ్ను కూడా అనుమతిస్తుంది.
ఈ భావనను వివరించడానికి, ఒక ఆచరణాత్మక ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం. పిల్లులు మరియు కుక్కల చిత్రాలను వర్గీకరించడానికి మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇస్తున్నామని అనుకుందాం. శిక్షణ దశలో, లేబుల్ చేయబడిన చిత్రాల యొక్క పెద్ద డేటాసెట్ను విశ్లేషించడం ద్వారా పిల్లులు మరియు కుక్కల లక్షణాల మధ్య తేడాను మోడల్ నేర్చుకుంటుంది. మోడల్ ఎంత ఎక్కువ చిత్రాలపై శిక్షణ ఇవ్వగలిగితే, రెండు తరగతుల మధ్య తేడాను గుర్తించడంలో అది మెరుగ్గా ఉంటుంది.
శిక్షణ పూర్తయిన తర్వాత, మోడల్ ఇంతకు ముందెన్నడూ చూడని చిత్రాలను కలిగి ఉన్న ప్రత్యేక డేటాసెట్ను ఉపయోగించి మూల్యాంకనం చేయబడుతుంది. ఈ మూల్యాంకన దశ మోడల్ యొక్క అభ్యాసాన్ని సాధారణీకరించడానికి మరియు కొత్త, చూడని చిత్రాలను ఖచ్చితంగా వర్గీకరించే సామర్థ్యాన్ని పరీక్షిస్తుంది. మూల్యాంకనానికి 20% వెయిటేజీని కేటాయించడం ద్వారా, మోడల్ పనితీరు కనిపించని డేటాపై పూర్తిగా అంచనా వేయబడిందని, దాని ప్రభావం యొక్క నమ్మకమైన కొలమానాన్ని అందజేస్తుందని మేము నిర్ధారిస్తాము.
మెషీన్ లెర్నింగ్లో శిక్షణకు 80% వెయిటేజీ మరియు మూల్యాంకనానికి 20% వెయిటేజీని పంపిణీ చేయడం అనేది మోడల్ పనితీరును ఖచ్చితంగా అంచనా వేసే సమయంలో అభ్యాస ప్రక్రియను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉద్దేశించిన వ్యూహాత్మక ఎంపిక. మూల్యాంకన ప్రక్రియలో గణనీయమైన భాగాన్ని శిక్షణకు అంకితం చేయడం ద్వారా, డేటా నుండి నేర్చుకునే మరియు సంక్లిష్ట నమూనాలను సంగ్రహించే మోడల్ సామర్థ్యానికి మేము ప్రాధాన్యతనిస్తాము. అదే సమయంలో, మూల్యాంకన దశ కనిపించని డేటాపై మోడల్ను కఠినంగా పరీక్షిస్తుంది, దాని సామర్థ్యాల వాస్తవిక అంచనాను అందిస్తుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి