مقدمة
إن عملية تدريب النماذج ليست بأي حال من الأحوال عملية مؤتمتة تماماً. يمكن أن يؤدي الاعتماد الأعمى للتدريب على البيانات إلى تعلم أشياء غير مفيدة في النهاية، أو عدم تعلم أشياء مفيدة فعليا بشكل فعال. تستعرض المواد التعليمية التالية بعض الأسباب البسيطة التي تجعل التهيئة والإفراط في الإعداد يحدثان، وما يمكنك القيام به حيال ذلك.
السيناريو: تدريب كلاب الإنقاذ من الانهيار الجليدي
خلال هذه الوحدة، سنستخدم ذلك السيناريو لشرح النقص أو الإفراط في التدريب. تم تصميم هذا السيناريو لتوفير مثال لكيفية تلبية هذه المفاهيم أثناء البرمجة لنفسك. ضع في اعتبارك أن هذه المبادئ تنطبق عمومًا على جميع أنواع النماذج تقريبًا، وليس فقط تلك التي نعمل بها هنا.
لقد حان وقت تدريب مؤسستك الخيرية لجيل جديد من الكلاب على كيفية العثور على الأشخاص الذين أصابتهم الانهيارات الثلجية. هناك نقاش في المكتب حول أي الكلاب هي الأفضل؛ هل الكلب الكبير أفضل من كلب أصغر؟ هل يجب تدريب الكلاب وهي صغيرة أو عندما تكبر قليلاً؟ لحسن الحظ، يمكنك الاطلاع على العديد من الإحصائيات عن عمليات الإنقاذ التي أجريت على مدى السنوات القليلة الماضية. ومع ذلك، فإن تدريب الكلاب مكلف، وتحتاج إلى التأكد من أن معايير اختيار الكلاب سليمة.
المتطلبات الأساسية
- الإلمام بأساسيات نماذج التعلم الآلي
الأهداف التعليمية
في هذه الوحدة، ستتمكن مما يلي:
- تعريف تسوية الميزة.
- إنشاء مجموعات بيانات الاختبار والعمل معها.
- توضيح كيف يمكن لنماذج الاختبار تحسين التدريب والإضرار به.