మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని యుగాల సంఖ్య మరియు ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మధ్య సంబంధం మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేసే కీలకమైన అంశం. ఒక యుగం అనేది మొత్తం శిక్షణ డేటాసెట్ ద్వారా ఒక పూర్తి పాస్ను సూచిస్తుంది. మోడల్ శిక్షణను ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో మరియు కావలసిన పనితీరును సాధించడంలో యుగాల సంఖ్య అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం.
మెషీన్ లెర్నింగ్లో, యుగాల సంఖ్య అనేది శిక్షణ ప్రక్రియ సమయంలో మోడల్ డెవలపర్ ట్యూన్ చేయాల్సిన హైపర్పారామీటర్. అంచనా ఖచ్చితత్వంపై యుగాల సంఖ్య ప్రభావం ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ యొక్క దృగ్విషయాలకు దగ్గరి సంబంధం కలిగి ఉంటుంది. ఒక మోడల్ శిక్షణ డేటాను బాగా నేర్చుకున్నప్పుడు, అంతర్లీన నమూనాలతో పాటు శబ్దాన్ని సంగ్రహించినప్పుడు ఓవర్ ఫిట్టింగ్ జరుగుతుంది. ఇది కనిపించని డేటాకు పేలవమైన సాధారణీకరణకు దారితీస్తుంది, ఫలితంగా అంచనా ఖచ్చితత్వం తగ్గుతుంది. మరోవైపు, డేటాలోని అంతర్లీన నమూనాలను సంగ్రహించడంలో మోడల్ చాలా సరళంగా ఉన్నప్పుడు అండర్ ఫిట్టింగ్ జరుగుతుంది, ఇది అధిక పక్షపాతం మరియు తక్కువ అంచనా ఖచ్చితత్వానికి దారితీస్తుంది.
ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడంలో యుగాల సంఖ్య కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ ఇస్తున్నప్పుడు, యుగాల సంఖ్యను పెంచడం వల్ల మోడల్ పనితీరును నిర్దిష్ట పాయింట్ వరకు మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుంది. ప్రారంభంలో, యుగాల సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ, మోడల్ శిక్షణ డేటా నుండి మరింత నేర్చుకుంటుంది మరియు శిక్షణ మరియు ధ్రువీకరణ డేటాసెట్లు రెండింటిపై అంచనా ఖచ్చితత్వం మెరుగుపడుతుంది. ఎందుకంటే లాస్ ఫంక్షన్ను తగ్గించడానికి మోడల్ దాని బరువులు మరియు పక్షపాతాలను సర్దుబాటు చేయడానికి మరిన్ని అవకాశాలను పొందుతుంది.
అయితే, యుగాల సంఖ్యను నిర్ణయించేటప్పుడు సరైన సంతులనాన్ని కనుగొనడం చాలా అవసరం. యుగాల సంఖ్య చాలా తక్కువగా ఉంటే, మోడల్ డేటాకు సరిపోకపోవచ్చు, ఇది పేలవమైన పనితీరుకు దారి తీస్తుంది. మరోవైపు, యుగాల సంఖ్య చాలా ఎక్కువగా ఉంటే, మోడల్ శిక్షణ డేటాను గుర్తుంచుకోవచ్చు, ఫలితంగా కొత్త డేటాకు అతిగా అమర్చడం మరియు సాధారణీకరణ తగ్గుతుంది. అందువల్ల, శిక్షణ సమయంలో ప్రత్యేక ధ్రువీకరణ డేటాసెట్లో మోడల్ పనితీరును పర్యవేక్షించడం చాలా కీలకం, ఇది ఓవర్ఫిట్ చేయకుండా అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచే యుగాల యొక్క సరైన సంఖ్యను గుర్తించడం.
యుగాల యొక్క సరైన సంఖ్యను కనుగొనడానికి ఒక సాధారణ విధానం ఏమిటంటే ముందస్తుగా ఆపడం వంటి పద్ధతులను ఉపయోగించడం. ఎర్లీ స్టాపింగ్ అనేది ధ్రువీకరణ డేటాసెట్లో మోడల్ పనితీరును పర్యవేక్షించడం మరియు ధృవీకరణ నష్టం పెరగడం ప్రారంభించినప్పుడు శిక్షణ ప్రక్రియను ఆపడం, మోడల్ ఓవర్ఫిట్ చేయడం ప్రారంభించిందని సూచిస్తుంది. ముందస్తుగా ఆపడం ద్వారా, డెవలపర్లు మోడల్ను చాలా యుగాల శిక్షణ నుండి నిరోధించవచ్చు మరియు దాని సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లోని యుగాల సంఖ్య మరియు ప్రిడిక్షన్ యొక్క ఖచ్చితత్వం మధ్య సంబంధం మోడల్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడంలో మరియు ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడంలో కీలకమైన అంశం. కొత్త డేటాకు మోడల్ బాగా సాధారణీకరించబడుతుందని నిర్ధారించేటప్పుడు అధిక అంచనా ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి యుగాల సంఖ్యలో సరైన బ్యాలెన్స్ను కనుగొనడం చాలా అవసరం.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్:
- పదాలను వెక్టర్లుగా సూచించే ప్లాట్కు సరైన అక్షాలను స్వయంచాలకంగా కేటాయించడానికి పొందుపరిచే లేయర్ను ఎలా ఉపయోగించవచ్చు?
- CNNలో గరిష్ట పూలింగ్ యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి?
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ (CNN)లో ఫీచర్ వెలికితీత ప్రక్రియ ఇమేజ్ రికగ్నిషన్కు ఎలా వర్తించబడుతుంది?
- TensorFlow.jsలో నడుస్తున్న మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల కోసం అసమకాలిక అభ్యాస ఫంక్షన్ని ఉపయోగించడం అవసరమా?
- TensorFlow Keras Tokenizer API గరిష్ట సంఖ్యలో పదాల పరామితి అంటే ఏమిటి?
- తరచుగా పదాలను కనుగొనడానికి TensorFlow Keras Tokenizer APIని ఉపయోగించవచ్చా?
- TOCO అంటే ఏమిటి?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లోని ప్యాక్ పొరుగువారి API సహజ గ్రాఫ్ డేటా ఆధారంగా ఆగ్మెంటెడ్ ట్రైనింగ్ డేటాసెట్ను ఉత్పత్తి చేస్తుందా?
- టెన్సర్ఫ్లో యొక్క న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్లో ప్యాక్ పొరుగువారి API అంటే ఏమిటి?
- సహజ గ్రాఫ్ లేని డేటాతో న్యూరల్ స్ట్రక్చర్డ్ లెర్నింగ్ ఉపయోగించవచ్చా?
EITC/AI/TFF TensorFlow ఫండమెంటల్స్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి
మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు:
- ఫీల్డ్: కృత్రిమ మేధస్సు
- కార్యక్రమం: EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్ (సర్టిఫికేషన్ ప్రోగ్రామ్కి వెళ్లండి)
- లెసన్: ఓవర్ ఫిటింగ్ మరియు అండర్ ఫిటింగ్ సమస్యలు (సంబంధిత పాఠానికి వెళ్లండి)
- Topic: మోడల్ యొక్క ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడం - పార్ట్ 1 (సంబంధిత అంశానికి వెళ్లండి)