Загвар сонгох нь машин сургалтын төслийн чухал хэсэг бөгөөд тэдний амжилтанд ихээхэн хувь нэмэр оруулдаг. Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа Google Cloud Machine Learning болон машин сургалтын Google хэрэгслүүдийн хүрээнд загвар сонгохын ач холбогдлыг ойлгох нь үнэн зөв, найдвартай үр дүнд хүрэхэд зайлшгүй шаардлагатай.
Загвар сонгох гэдэг нь тухайн асуудлын хувьд хамгийн тохиромжтой машин сургалтын алгоритм болон түүнтэй холбоотой гиперпараметрүүдийг сонгох үйл явцыг хэлнэ. Энэ нь гүйцэтгэлийн хэмжүүр дээр үндэслэн өөр өөр загваруудыг үнэлж, харьцуулж, өгөгдөл болон тулгарч буй асуудалд хамгийн сайн тохирохыг сонгох явдал юм.
Загвар сонгохын ач холбогдлыг хэд хэдэн гол зүйлээр дамжуулан ойлгож болно. Нэгдүгээрт, янз бүрийн машин сургалтын алгоритмууд нь өөр өөр давуу болон сул талуудтай байдаг бөгөөд зөв алгоритмыг сонгох нь таамаглалын чанарт ихээхэн нөлөөлдөг. Жишээлбэл, хэрэв өгөгдөл нь шугаман бус хамаарлыг харуулсан бол Random Forest эсвэл Gradient Boosted Trees гэх мэт шийдвэрийн мод дээр суурилсан алгоритм нь шугаман регрессийн загвараас илүү тохиромжтой байж болно. Өгөгдлийн шинж чанар болон асуудлын талаар анхааралтай авч үзсэнээр загвар сонгох нь сонгосон алгоритм нь үндсэн хэв маягийг үр дүнтэй барьж чадах эсэхийг баталгаажуулахад тусалдаг.
Хоёрдугаарт, загвар сонгох нь сонгосон алгоритмын гиперпараметрүүдийг тохируулах явдал юм. Гиперпараметрүүд нь алгоритмын үйл ажиллагааг хянадаг тохиргооны тохиргоо бөгөөд түүний гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг. Жишээлбэл, мэдрэлийн сүлжээнд далд давхаргын тоо, суралцах хурд, багцын хэмжээ нь анхааралтай сонгох шаардлагатай гиперпараметрүүд юм. Гиперпараметрүүдийн янз бүрийн хослолыг системтэйгээр судалснаар загвар сонгох нь өгөгдсөн өгөгдөл дээр загварын гүйцэтгэлийг нэмэгдүүлэх оновчтой тохиргоог олоход тусалдаг.
Цаашилбал, загвар сонгох нь өгөгдлийг хэт тохируулах эсвэл дутуу оруулахаас урьдчилан сэргийлэхэд тусалдаг. Загвар өмсөгч сургалтын өгөгдлийг хэт сайн сурч, чимээ шуугиан, хамааралгүй хэв маягийг олж авснаар хэт тохирох байдал үүсдэг бөгөөд энэ нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийн ерөнхий ойлголтод хүргэдэг. Нөгөөтэйгүүр, загвар нь хэтэрхий энгийн бөгөөд өгөгдлийн үндсэн хэв маягийг барьж чадаагүй тохиолдолд дутуу тохирох байдал үүсдэг. Загвар сонгох нь сургалтанд ашиглагдаагүй өгөгдлийн дэд хэсэг болох баталгаажуулалтын багц дээр өөр өөр загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлэх явдал юм. Баталгаажуулалтын багц дээр сайн гүйцэтгэлтэй загварыг сонгосноор бид хэт тохирох эсвэл дутуу тохирох эрсдлийг бууруулж, шинэ өгөгдөлд нэгтгэх загварыг сайжруулах боломжтой.
Түүнчлэн загвар сонгох нь гүйцэтгэлийн хэмжүүр дээр үндэслэн өөр өөр загваруудыг харьцуулах боломжийг олгодог. Эдгээр хэмжүүрүүд нь нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой, F1 оноо гэх мэт загвар хэр сайн ажиллаж байгааг тоон хэмжүүрээр хангадаг. Янз бүрийн загваруудын гүйцэтгэлийг харьцуулах замаар бид тухайн асуудалд хамгийн сайн үр дүнд хүрэх загварыг тодорхойлж чадна. Жишээлбэл, хоёртын ангиллын бодлогод, хэрэв зорилго нь худал эерэгийг багасгах юм бол өндөр нарийвчлалтай оноотой загварыг сонгож болно. Загвар сонгох нь бидэнд тулгарч буй асуудлын тодорхой шаардлага, хязгаарлалт дээр үндэслэн мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжийг олгодог.
Эдгээр давуу талуудаас гадна загвар сонгох нь тооцооллын нөөц, цаг хугацааг оновчтой болгоход тусалдаг. Олон загварыг сургах, үнэлэх нь тооцооллын хувьд үнэтэй бөгөөд цаг хугацаа их шаарддаг. Үнэлгээ хийх, харьцуулах загваруудын дэд багцыг сайтар сонгосноор бид тооцооллын ачааллыг бууруулж, нөөц бололцоогоо хамгийн ирээдүйтэй хувилбаруудад төвлөрүүлж чадна.
Загвар сонгох нь хамгийн тохиромжтой алгоритм ба гиперпараметрийг сонгох, хэт тохирох эсвэл дутуу тохирохоос урьдчилан сэргийлэх, гүйцэтгэлийн хэмжүүрүүдийг харьцуулах, тооцооллын нөөцийг оновчтой болгох зэргээр амжилтанд хүрэхэд хувь нэмрээ оруулдаг машин сургалтын төслүүдийн чухал алхам юм. Эдгээр хүчин зүйлсийг анхааралтай авч үзсэнээр бид загваруудын нарийвчлал, найдвартай байдал, ерөнхий ойлголтыг сайжруулж, хиймэл оюун ухааны янз бүрийн хэрэглээнд илүү сайн үр дүнд хүргэж чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу