Pendahuluan
Modul ini menjelaskan proses yang disebut pembelajaran yang diawasi, di mana model pembelajaran mesin belajar dari contoh.
Dengan memahami pembelajaran yang diawasi, kita akan mulai mempelajari lebih dalam ke dalam masing-masing komponen dari proses pembelajaran, dan bagaimana proses ini dapat meningkatkan model. Melalui contoh, kita juga akan mengeksplorasi seberapa benar menyiapkan proses pembelajaran ini sangat penting untuk mencapai model berkinerja tinggi.
Sepanjang modul ini, kita akan menggunakan contoh skenario berikut untuk menjelaskan proses pembelajaran yang diawasi. Skenario ini berisi contoh tentang bagaimana Anda dapat memenuhi konsep ini saat memprogram.
Keluarga Anda telah mengelola peternakan rusa paling lama di Negara Bagian Washington selama beberapa generasi, namun kesehatan kawanan rusa perlahan memburuk selama beberapa dekade. Sudah diketahui bahwa jenis rusa pertanian Anda tidak boleh diberi makan biji-bijian ketika suhu malam rata-rata di atas pembekuan (32 ° F atau 0 ° C). Karena alasan tersebut, Anda selalu mengikuti kalender beternak kakek Anda dan beralih dari pakan biji-bijian sejak 31 Januari.
Anda baru-baru ini membaca tentang perubahan iklim yang mempengaruhi praktik peternakan. Bisakah perubahan ini menjelaskan kesehatan rusa yang lebih buruk dalam beberapa tahun terakhir? Dengan mempelajari beberapa data cuaca sebelumnya, Anda berusaha menentukan apakah suhu lokal telah berubah sejak zaman kakek Anda, dan apakah kalender beternak Anda perlu diperbarui.
Prasyarat
Anda harus memiliki pengetahuan dasar tentang input, output, dan model.
Tujuan pembelajaran
Dalam modul ini, Anda akan:
- Mendefinisikan pembelajaran terawasi dan tak terawasi.
- Jelajahi bagaimana fungsi biaya memengaruhi proses pembelajaran.
- Temukan bagaimana model dioptimalkan dengan penurunan gradien.
- Bereksperimenlah dengan kecepatan pembelajaran, dan lihat bagaimana hal itu dapat memengaruhi pelatihan.