Машин сургалтын загвар зөв бэлтгэгдсэн эсэхийг тодорхойлох нь загвар боловсруулах үйл явцын чухал хэсэг юм. Нарийвчлал нь загварын гүйцэтгэлийг үнэлэх чухал хэмжигдэхүүн (эсвэл бүр гол хэмжүүр) боловч энэ нь сайн бэлтгэгдсэн загварын цорын ганц үзүүлэлт биш юм. 90% -иас дээш нарийвчлалд хүрэх нь машин сургалтын бүх даалгаврын бүх нийтийн босго биш юм. Зөвшөөрөгдөх нарийвчлалын түвшин нь тодорхой асуудлаас хамаарч өөр өөр байж болно.
Нарийвчлал гэдэг нь тухайн загвар гаргасан бүх таамаглалаас хэр олон удаа зөв таамаглал дэвшүүлж байгааг харуулдаг хэмжүүр юм. Энэ нь зөв таамаглалын тоог нийт таамаглалын тоонд хуваасан байдлаар тооцоологддог. Гэсэн хэдий ч нарийвчлал нь дангаараа загварын гүйцэтгэлийн бүрэн дүр зургийг гаргаж чадахгүй, ялангуяа өгөгдлийн багц тэнцвэргүй байгаа тохиолдолд анги тус бүрийн тохиолдлын тоо мэдэгдэхүйц ялгаатай байна гэсэн үг юм.
Нарийвчлалаас гадна нарийвчлал, санах ой, F1 оноо зэрэг бусад үнэлгээний хэмжүүрүүдийг машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ихэвчлэн ашигладаг. Нарийвчлал нь бүх эерэг таамаглалаас жинхэнэ эерэг таамаглалуудын эзлэх хувийг хэмждэг бол эргэн санах нь бүх эерэг таамаглалуудын бодит эерэг таамаглалын эзлэх хувийг тооцдог. F1 оноо нь нарийвчлал ба санах ойн гармоник дундаж бөгөөд хоёр хэмжигдэхүүн хоорондын тэнцвэрийг хангадаг.
Загварыг зохих ёсоор бэлтгэсэн эсэхийг тодорхойлохдоо тухайн асуудлын тодорхой шаардлагыг харгалзан үзэх нь чухал юм. Жишээлбэл, эмнэлгийн оношлогооны ажилд өндөр нарийвчлалтай байх нь үнэн зөв таамаглалыг баталгаажуулж, буруу оношлохоос зайлсхийхэд чухал ач холбогдолтой юм. Нөгөөтэйгүүр, залилан илрүүлэх хувилбарт өндөр эргүүлэн татах нь аль болох олон залилангийн хэргийг илрүүлэхэд илүү чухал, тэр ч байтугай зарим хуурамч эерэг үр дүнд хүрсэн байж болох юм.
Цаашилбал, загварын гүйцэтгэлийг зөвхөн сургалтын өгөгдлөөр үнэлээд зогсохгүй, түүний ерөнхий чадавхийг үнэлэхийн тулд тусдаа баталгаажуулалтын өгөгдлийн багц дээр үнэлнэ. Загвар нь сургалтын өгөгдөл дээр сайн ажилладаг боловч үл үзэгдэх өгөгдөл дээр муу ажилладаг хэт тохируулгыг баталгаажуулалтын хэмжүүрээр илрүүлж болно. Хөндлөн баталгаажуулалт гэх мэт аргууд нь хэт тохируулгыг багасгахад тусалж, загварын гүйцэтгэлийг илүү найдвартай үнэлэх боломжтой.
Нарийвчлал нь загварын гүйцэтгэлийн гол үзүүлэлт боловч нарийвчлал, санах ой, F1 оноо зэрэг бусад хэмжигдэхүүнүүд болон асуудлын талбарт тавигдах тусгай шаардлагуудыг анхаарч үзэх нь чухал юм. Бүх нийтийг хамарсан нарийвчлалын хувьд тогтсон босго байхгүй бөгөөд загварын үнэлгээ нь бодит хэрэглээнд үр дүнтэй байхын тулд янз бүрийн хэмжүүр, баталгаажуулалтын арга техникийг харгалзан цогц байх ёстой.
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
Илүү олон асуулт, хариулт:
- Талбар: Хиймэл оюун
- хөтөлбөр: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрт очно уу)
- Хичээл: Оршил (холбогдох хичээл рүүгээ яв)
- сэдэв: Машины сургалт гэж юу вэ (холбогдох сэдэв рүү оч)