మెషీన్ లెర్నింగ్లో మూల్యాంకన దశ అనేది దాని పనితీరు మరియు ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి డేటాకు వ్యతిరేకంగా మోడల్ను పరీక్షించడాన్ని కలిగి ఉన్న ఒక క్లిష్టమైన దశ. మోడల్ను మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు, శిక్షణ దశలో మోడల్ చూడని డేటాను సాధారణంగా ఉపయోగించమని సిఫార్సు చేయబడింది. ఇది నిష్పాక్షికమైన మరియు నమ్మదగిన మూల్యాంకన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి సహాయపడుతుంది. అయినప్పటికీ, మోడల్ శిక్షణలో గతంలో ఉపయోగించిన డేటాను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే సంభావ్య ప్రభావాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోవడం కూడా చాలా ముఖ్యం.
మోడల్ శిక్షణలో మునుపు ఉపయోగించిన డేటాను ఉపయోగించడం ఓవర్ ఫిట్కి దారి తీస్తుంది, ఇక్కడ మోడల్ శిక్షణ డేటాపై అనూహ్యంగా బాగా పని చేస్తుంది కానీ కనిపించని డేటాకు బాగా సాధారణీకరించడంలో విఫలమవుతుంది. మోడల్ తప్పనిసరిగా శిక్షణ డేటాను గుర్తుపెట్టుకున్నందున మరియు కొత్త డేటాపై ఖచ్చితమైన అంచనాలను రూపొందించలేకపోయినందున ఇది జరగవచ్చు. మూల్యాంకన దశలో అటువంటి డేటాను చేర్చడం మోడల్ పనితీరు గురించి తప్పుడు భావాన్ని ఇస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది తెలిసిన డేటాపై బాగా పని చేస్తుంది కానీ కొత్త, చూడని డేటాపై పేలవంగా పని చేస్తుంది.
ఈ సమస్యను నివారించడానికి, సాధారణంగా మూల్యాంకన ప్రయోజనాల కోసం ప్రత్యేక డేటా సెట్ను ఉపయోగించమని సిఫార్సు చేయబడింది, దీనిని తరచుగా ధ్రువీకరణ సెట్ లేదా హోల్డ్అవుట్ సెట్గా సూచిస్తారు. ఈ డేటా మోడల్ను ఎదుర్కోవాల్సిన వాస్తవ-ప్రపంచ డేటాకు ప్రతినిధిగా ఉండాలి. ఈ ప్రత్యేక డేటా సెట్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, మేము మోడల్ పనితీరుపై మరింత ఖచ్చితమైన మరియు నిష్పాక్షికమైన అంచనాను పొందవచ్చు.
ఇంకా, మూల్యాంకన దశ ఒకే మూల్యాంకన మెట్రిక్ లేదా సాంకేతికతకు పరిమితం కాదని గమనించడం ముఖ్యం. నిర్దిష్ట సమస్య మరియు అవసరాలను బట్టి వివిధ మూల్యాంకన కొలమానాలు మరియు సాంకేతికతలను ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, వర్గీకరణ సమస్యలలో, మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1 స్కోర్ వంటి కొలమానాలను ఉపయోగించవచ్చు. రిగ్రెషన్ సమస్యలలో, మీన్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ (MSE) లేదా మీన్ అబ్సొల్యూట్ ఎర్రర్ (MAE) వంటి కొలమానాలను ఉపయోగించవచ్చు.
మూల్యాంకన ప్రయోజనాల కోసం మోడల్ శిక్షణలో గతంలో ఉపయోగించిన డేటాను ఉపయోగించడం సిఫార్సు చేయనప్పటికీ, ఖచ్చితమైన మరియు నిష్పాక్షికమైన అంచనా ఫలితాలను పొందడానికి ప్రత్యేక డేటా సెట్ను ఉపయోగించడం చాలా అవసరం. మోడల్ పనితీరు వాస్తవిక మరియు విశ్వసనీయ పద్ధతిలో మూల్యాంకనం చేయబడిందని నిర్ధారించడానికి ఇది సహాయపడుతుంది.
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