기계 학습의 시대는 무엇입니까? 기계 학습의 에포크(epoch)는 일부 데이터로 모델을 훈련하고자 할 때마다 알고리즘을 통해 훈련 데이터 세트를 한 번 완전히 통과하는 것을 말합니다. 결과적으로 학습 알고리즘 하이퍼파라미터입니다. 디지털 시대가 도래하면서 많은 사람들이 빠르게 진화하는 머신 러닝 주제에 대한 정보를 찾기 시작했습니다.

에 따르면 통찰력 연구 및 컨설팅, 글로벌 딥 러닝 시장은 415년까지 2030억 달러에 이를 것입니다. 머신 러닝 이점 귀하의 비즈니스에 적합하지만 이러한 용어가 귀하를 혼란스럽게 합니까? 괜찮아요; 우리는 이미 기계 학습의 시대가 무엇인지 설명했습니다.

기계 학습의 시대는 무엇입니까?

전체 훈련 데이터 세트를 통한 완전한 주기는 머신 러닝의 한 시대로 간주될 수 있으며, 이는 알고리즘이 훈련 전반에 걸쳐 통과한 횟수를 반영합니다.

훈련 알고리즘의 에포크(epoch) 수는 수천에 달할 수 있으며 모델 오류가 충분히 감소할 때까지 절차가 무기한으로 진행되도록 설계되었습니다. 예제와 튜토리얼에는 종종 10, 100, 1000 또는 그 이상의 숫자가 포함됩니다.

고급 알고리즘은 머신 러닝에서 데이터를 평가하고, 데이터에서 학습하고, 이러한 학습 포인트를 적용하여 흥미로운 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 기계 학습 모델은 많은 에포크를 사용하여 개발됩니다. 이는 데이터 세트에서 학습한 내용에 따라 학습을 수반하므로 초기 단계에서는 약간의 인간 상호 작용이 필요합니다.

머신 러닝 모델에는 지도 학습 모델과 비지도 학습 모델의 두 가지 범주가 있습니다. 이러한 모델이 학습 능력을 구축하려면 특정 데이터 세트가 필요하며 이러한 교육 데이터 세트는 에이전트가 완료해야 하는 작업과 원하는 결과에 따라 계획해야 합니다.

확인 머신러닝의 역사

주로 전체 훈련 데이터 세트의 한 주기로 간주되는 Epoch를 완전히 정의하려고 할 때 이러한 맥락에서 Epoch를 구성하는 기본 개념과 용어를 이해하는 것이 중요합니다. Epoch를 구성하는 데이터 배치 및 반복의 집계는 궁극적으로 Epoch를 구성하는 것입니다.

데이터 세트는 배치로 구성됩니다(특히 데이터가 매우 큰 경우). 하나의 배치가 모델을 통해 실행되고 때때로 이 문구를 오용하는 사람들에 의해 하나의 반복으로 간주됩니다. 반복과 에포크는 일반적으로 동의어로 사용됩니다.

배치 크기가 전체 훈련 데이터 세트인 경우 Epoch 수는 반복 수와 같습니다. 일반적으로 이것은 실제적인 이유로 해당되지 않습니다. 모델을 생성하는 동안 여러 에포크가 자주 사용됩니다. 일반적인 관계는 드 = ib 데이터 세트 크기가 d일 때 epoch 수는 e, 반복 횟수는 I, 배치 크기는 b입니다.

예를 들어, "작업"을 지점 A에서 지점 B로 이동하는 것으로 정의하면 지점 A에서 지점 B까지의 각 실행 가능한 경로를 "에포크"로 정의하고 정류장 및 회전과 같은 정확한 경로 정보를 다음과 같이 정의할 수 있습니다. "반복".

혼란스러우신가요? 별도로 살펴보겠습니다.

기계 학습에서 배치 크기란 무엇입니까?

한 번의 반복에 사용되는 훈련 샘플의 수를 기계 학습에서 "배치 크기"라고 합니다. 배치 크기에는 세 가지 가능성이 있습니다.

• 배치 모드: 배치 크기가 전체 데이터 세트와 같으므로 반복 및 에포크 값이 동일합니다.
• 미니 배치 모드: 전체 데이터 세트 크기는 배치 크기보다 작으며 둘 이상입니다. 일반적으로 합계는 전체 데이터 세트의 크기로 나눌 수 있습니다.
• 확률 모드: 단일 배치 크기가 있는 경우. 결과적으로 각 샘플에 따라 그래디언트 및 신경망 매개변수가 변경됩니다.

머신 러닝의 배치 크기 대 에포크

• 배치 크기는 모델이 변경되기 전에 처리된 샘플 수입니다.
• 훈련 데이터 세트를 통한 완전한 반복의 양은 에포크의 수입니다.
• 배치의 최소 크기는 XNUMX이고 최대 크기는 훈련 데이터 세트의 샘플 수보다 작거나 같아야 합니다.
• XNUMX에서 무한대 사이의 Epoch 수에 대해 정수 값을 선택할 수 있습니다. 프로세스는 무기한 실행될 수 있으며 시간 경과에 따른 모델 오류의 변경(또는 부족)과 같이 미리 결정된 에포크 수 이외의 기준에 의해 중지될 수도 있습니다.
• 둘 다 정수 값을 가지며 학습 알고리즘에 대한 하이퍼파라미터입니다. 즉, 학습 프로세스에 의해 발견된 내부 모델 매개변수 대신 학습 프로세스 매개변수입니다.
• 학습 알고리즘의 배치 크기와 에포크 수를 제공해야 합니다.

이러한 매개변수를 구성하기 위한 비밀 공식은 없습니다. 어떤 값이 상황을 가장 잘 해결하는지 확인하려면 많은 값을 테스트해야 합니다.

기계 학습에서 반복이란 무엇입니까?

반복이라고 하는 기계 학습 개념은 알고리즘의 매개변수가 변경된 횟수를 나타냅니다. 문맥은 이것이 구체적으로 무엇을 의미하는지 결정할 것입니다. 다음 작업은 일반적으로 신경망 훈련의 단일 반복에 포함됩니다.

• 훈련 데이터 세트의 일괄 처리.
• 비용 함수를 계산합니다.
• 모든 가중치 요소의 수정 및 역전파.

기계 학습의 Epoch 대 반복

반복에는 하나의 배치 처리가 수반됩니다. 모든 데이터는 단일 에포크 내에서 한 번 처리됩니다.

예를 들어, 각 반복이 배치 크기가 10인 1000개의 이미지 세트에서 10개의 이미지를 처리하는 경우 한 에포크를 완료하는 데 100번의 반복이 필요합니다.

Epoch 수를 선택하는 방법은 무엇입니까?

가중치는 네트워크를 반복할 때마다 변경되고 곡선은 과소적합에서 이상적, 과적합으로 이동합니다. Epoch의 수는 훈련을 시작하기 전에 결정해야 하는 하이퍼파라미터이며, 이를 선택하기 위한 one-fit 공식은 없습니다.

Epoch를 늘리면 정확도가 증가합니까?

신경망으로 작업하든 지질학적 시간 척도를 결정하든, 많을수록 항상 더 좋은 것은 아닙니다. 각 경우에 가장 적합한 번호를 찾아야 합니다.

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기계 학습에서 시대가 중요한 이유는 무엇입니까?

Epoch는 데이터를 가장 정확하게 나타내는 모델을 식별하는 데 도움이 되기 때문에 기계 학습 모델링에서 중요합니다. 신경망은 제공된 에포크 및 배치 크기를 사용하여 훈련되어야 합니다.

두 매개변수의 값 선택에 대해 확립된 지침이 없기 때문에 이를 지정하는 것은 과학이라기보다 예술에 가깝습니다. 실제로 데이터 분석가는 특정 문제를 가장 잘 해결하는 값을 결정하기 전에 다양한 값을 테스트해야 합니다.

학습 곡선으로 알려진 모델의 오류에 대한 값을 차트로 표시하여 학습 성능을 모니터링하는 것은 적절한 에포크를 결정하는 한 가지 방법입니다. 이 곡선은 모델이 과적합, 과소적합 또는 적절하게 훈련되었는지 여부를 결정할 때 매우 유용합니다.

얼마나 많은 Epoch를 훈련해야 합니까?

11 Epoch는 대부분의 데이터 세트를 훈련하는 데 이상적인 숫자입니다.

전체 데이터 세트를 실행한 후 동일한 머신 러닝 또는 신경망 방법을 반복적으로 실행해야 하는 것은 옳지 않아 보일 수 있습니다.

따라서 학습을 최적화하기 위해 반복 프로세스인 경사하강법을 사용한다는 점을 기억해야 합니다. 따라서 단 하나의 패스 또는 에포크로 가중치를 업데이트하는 것으로는 충분하지 않습니다.

한 epoch로 인해 모델이 과적합될 수도 있습니다.

기계 학습의 학습률

학습률은 손실 함수를 최소화하는 것을 목표로 각 반복에서 단계 크기를 선택하는 기계 학습 및 통계에서 사용되는 최적화 방법에서 조정 매개변수입니다.

기계 학습의 학습률은 새로 얻은 정보가 이전 지식을 대체하는 정도를 결정하기 때문에 기계 학습 모델이 "학습"하는 비율을 비유적으로 나타냅니다. "이득"이라는 용어는 학습률을 나타내기 위해 적응 제어에 대한 문헌에서 자주 사용됩니다.

결론

Epoch는 머신 러닝에서 훈련 데이터가 모든 기간 동안 알고리즘을 통해 실행되는 빈도를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 데이터 점수.

적절한 수준의 테스트 데이터 정확성에는 실제 응용 프로그램의 풍부함과 다양한 데이터로 인해 수백에서 수천 개의 에포크가 필요할 수 있습니다.

확인 머신 러닝의 실제 사례