A alocação de 80% de peso para treinamento e 20% de peso para avaliação no contexto de aprendizado de máquina é uma decisão estratégica baseada em vários fatores. Essa distribuição visa encontrar um equilíbrio entre otimizar o processo de aprendizado e garantir uma avaliação precisa do desempenho do modelo. Nesta resposta, vamos aprofundar as razões por trás dessa escolha e explorar o valor didático que ela oferece.
Para compreender a lógica por trás da divisão de 80% de treinamento e 20% de avaliação, é crucial entender as sete etapas do aprendizado de máquina. Essas etapas, que incluem coleta de dados, preparação de dados, treinamento de modelo, avaliação de modelo, ajuste de modelo, implantação de modelo e monitoramento de modelo, formam uma estrutura abrangente para a criação de modelos de aprendizado de máquina.
A etapa inicial, coleta de dados, envolve a coleta de dados relevantes para treinar o modelo. Esses dados são então pré-processados e preparados na fase de preparação de dados. Assim que os dados estiverem prontos, começa a fase de treinamento do modelo, onde o modelo é exposto ao conjunto de dados de treinamento para aprender padrões e relacionamentos. O desempenho do modelo é então avaliado usando um conjunto de dados separado na fase de avaliação do modelo.
A decisão de alocar 80% de ponderação para treinamento e 20% de ponderação para avaliação decorre do fato de que o treinamento é a fase principal em que o modelo aprende com os dados. Durante o treinamento, o modelo ajusta seus parâmetros internos para minimizar a diferença entre suas saídas previstas e as saídas reais no conjunto de dados de treinamento. Esse processo envolve a atualização iterativa dos parâmetros do modelo usando algoritmos de otimização, como gradiente descendente.
Ao atribuir um peso maior ao treinamento, priorizamos a capacidade do modelo de aprender com os dados e capturar padrões complexos. A fase de treinamento é onde o modelo adquire seu conhecimento e generaliza a partir do conjunto de dados de treinamento para fazer previsões sobre dados não vistos. Quanto mais dados de treinamento o modelo for exposto, melhor ele poderá aprender e generalizar. Portanto, dedicar uma parte significativa do processo de avaliação ao treinamento garante que o modelo tenha exposição suficiente aos dados de treinamento para um aprendizado eficaz.
Por outro lado, a fase de avaliação desempenha um papel crucial na avaliação do desempenho do modelo em dados não vistos. O conjunto de dados de avaliação, separado do conjunto de dados de treinamento, serve como proxy para cenários do mundo real. Isso nos permite avaliar o quão bem o modelo pode generalizar seu aprendizado para instâncias novas e invisíveis. Avaliar o desempenho do modelo é essencial para medir sua exatidão, precisão, recuperação ou qualquer outra métrica relevante, dependendo do domínio específico do problema.
O peso de 20% atribuído à avaliação garante que o modelo seja rigorosamente testado em dados não vistos e fornece uma avaliação realista de suas capacidades. Essa fase de avaliação ajuda a descobrir possíveis problemas, como superajuste, subajuste ou viés nas previsões do modelo. Ele também permite o ajuste fino de hiperparâmetros e arquitetura de modelo para melhorar o desempenho.
Para ilustrar esse conceito, vamos considerar um exemplo prático. Suponha que estamos treinando um modelo de aprendizado de máquina para classificar imagens de cães e gatos. Durante a fase de treinamento, o modelo aprende a diferenciar as características de cães e gatos analisando um grande conjunto de dados de imagens rotuladas. Quanto mais imagens o modelo puder treinar, melhor será a distinção entre as duas classes.
Após a conclusão do treinamento, o modelo é avaliado usando um conjunto de dados separado que contém imagens nunca antes vistas. Essa fase de avaliação testa a capacidade do modelo de generalizar seu aprendizado e classificar com precisão novas imagens não vistas. Ao alocar 20% de ponderação para avaliação, garantimos que o desempenho do modelo seja avaliado minuciosamente em dados não vistos, fornecendo uma medida confiável de sua eficácia.
A distribuição de peso de 80% para treinamento e peso de 20% para avaliação em aprendizado de máquina é uma escolha estratégica que visa otimizar o processo de aprendizado e garantir uma avaliação precisa do desempenho do modelo. Ao dedicar uma parte significativa do processo de avaliação ao treinamento, priorizamos a capacidade do modelo de aprender com os dados e capturar padrões complexos. Simultaneamente, a fase de avaliação testa rigorosamente o modelo em dados não vistos, fornecendo uma avaliação realista de suas capacidades.
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