Makine öğreniminde bir dönem nedir? Makine öğreniminde bir dönem, bir modeli bazı verilerle eğitmek istediğinizde, algoritma üzerinden eğitim veri kümesinin bir tam geçişini ifade eder. Sonuç olarak, bir öğrenme algoritması hiper parametresidir. Dijital çağın yükselişiyle birlikte birçok insan, hızla gelişen bu makine öğrenimi konusu hakkında bilgi aramaya başladı.

Göre Acumen Araştırma ve Danışmanlık, küresel derin öğrenme pazarı 415 yılına kadar 2030 milyar USD'ye ulaşacak. makine öğrenimi faydaları ama bu terimler kafanızı karıştırıyor mu? Merak etme; makine öğreniminde bir çağın ne olduğunu zaten sizin için açıkladık.

Makine öğreniminde bir dönem nedir?

Tüm eğitim veri kümesi boyunca tam bir döngü, algoritmanın eğitim boyunca kaç geçiş yaptığını yansıtan makine öğreniminde bir dönem olarak kabul edilebilir.

Eğitim algoritmalarındaki devir sayısı binlere ulaşabilir ve prosedür, model hatası yeterince azaltılıncaya kadar süresiz olarak devam edecek şekilde tasarlanmıştır. Örnekler ve öğreticiler sıklıkla 10, 100, 1000 veya daha büyük sayıları içerir.

Verileri değerlendirmek, onlardan öğrenmek ve ilginç kalıpları bulmak için bu öğrenme noktalarını uygulamak için makine öğreniminde gelişmiş algoritmalar kullanılır. Makine öğrenimi modelleri birçok çağ kullanılarak geliştirilmiştir. Bu, veri setinden öğrenilenlere göre öğrenmeyi gerektirdiğinden, erken aşamalar için bazı insan etkileşimi gereklidir.

İki farklı makine öğrenme modeli kategorisi vardır: denetimli öğrenme modelleri ve denetimsiz öğrenme modelleri. Bu modellerin öğrenme yeteneklerini geliştirmeleri için belirli veri kümelerine ihtiyaç vardır ve bu eğitim veri kümeleri, istenen sonucu ve aracının tamamlaması gereken görev(ler)i izleyerek planlanmalıdır.

Check out makine öğrenimi tarihi

Öncelikle tüm eğitim veri setinin bir döngüsü olarak kabul edilen bir dönemi tam olarak tanımlamaya çalışırken, bu bağlamda bir dönemi oluşturan temel kavramları ve terimleri anlamak önemlidir. Bir çağı oluşturan veri yığınları ve yinelemelerin toplamı, nihayetinde bir çağı oluşturan şeydir.

Veri kümeleri gruplar halinde düzenlenir (özellikle veriler çok büyük olduğunda). Model üzerinden bir grup çalıştırılır ve bazen ifadeyi kötüye kullananlar tarafından bir yineleme olarak kabul edilir. Yineleme ve bir dönem tipik olarak eşanlamlı olarak kullanılır.

Parti boyutu eğitim veri kümesinin tamamıysa, dönem sayısı yineleme sayısına eşittir. Genel olarak konuşursak, pratik nedenlerden dolayı durum böyle değildir. Modeller oluşturulurken genellikle çoklu dönemler kullanılır. Genel ilişki olur de = ib veri kümesi boyutu d olduğunda, dönem sayısı e, yineleme sayısı I ve parti boyutu b'dir.

Örneğin, "görevi" A noktasından B noktasına gitmek olarak tanımlarsak, A noktasından B noktasına her uygun yolu bir "dönem" olarak ve duraklar ve dönüşler gibi kesin rota bilgilerini aşağıdaki gibi tanımlayabiliriz. "yinelemeler".

Kafan mı karıştı? Bunları ayrı ayrı inceleyelim.

Makine öğreniminde parti boyutu nedir?

Bir yinelemede kullanılan eğitim örneklerinin sayısı, makine öğreniminde "parti boyutu" olarak adlandırılır. Parti boyutu için üç olasılık vardır:

• Toplu modu: Toplu iş boyutu tüm veri kümesine eşit olduğundan yineleme ve dönem değerleri eşittir.
• Mini toplu mod: Genel veri kümesi boyutu, birden fazla olan toplu iş boyutundan daha küçüktür. Genellikle bir toplam, tüm veri kümesinin boyutuna bölünebilir.
• Stokastik mod: Tek bir parti boyutunun olduğu yer. Sonuç olarak, gradyan ve sinir ağı parametreleri her örnekten sonra değiştirilir.

Makine öğreniminde parti boyutu ve dönem karşılaştırması

• Parti boyutu, model değişmeden önce işlenen numune sayısıdır.
• Eğitim veri kümesi aracılığıyla tam yinelemelerin miktarı, dönemlerin sayısıdır.
• Bir partinin minimum boyutu bir ve maksimum boyutu eğitim veri kümesindeki numune sayısından az veya ona eşit olmalıdır.
• Bir ile sonsuz arasındaki dönem sayısı için bir tamsayı değeri seçebilirsiniz. Süreç süresiz olarak çalıştırılabilir ve hatta zaman içinde model hatasında bir değişiklik (veya bunların eksikliği) gibi önceden belirlenmiş sayıda çağ dışındaki kriterler tarafından durdurulabilir.
• Her ikisi de tamsayı değerlerine sahiptir ve öğrenme algoritması için hiper parametrelerdir, yani öğrenme süreci tarafından keşfedilen dahili model parametreleri yerine öğrenme süreci parametreleridir.
• Bir öğrenme algoritmasının parti boyutunu ve dönem sayısını sağlamalısınız.

Bu parametreleri yapılandırmak için gizli formüller yoktur. Hangilerinin durumunuzu en iyi çözdüğünü belirlemek için birçok değeri test etmelisiniz.

Makine öğreniminde yineleme nedir?

Yineleme adı verilen bir makine öğrenimi kavramı, bir algoritmanın parametrelerinin kaç kez değiştirildiğini belirtir. Bağlam, bunun özellikle ne anlama geldiğini belirleyecektir. Aşağıdaki eylemler, tipik olarak, bir sinir ağı eğitiminin tek bir yinelemesine dahil edilir:

• Eğitim veri setinin toplu işlenmesi.
• Maliyet fonksiyonunun hesaplanması.
• Tüm ağırlıklandırma faktörlerinin modifikasyonu ve geri yayılımı.

Makine öğreniminde çağa karşı yineleme

Bir yineleme, bir toplu işin işlenmesini gerektirir. Tüm veriler tek bir dönem içinde bir kez işlenir.

Örneğin, her yineleme, toplu iş boyutu 10 olan 1000 görüntüden oluşan bir setten 10 görüntüyü işlerse, bir dönemi bitirmek için 100 yineleme gerekir.

Dönem sayısı nasıl seçilir?

Ağın her yinelemesinden sonra ağırlıklar değiştirilir ve eğri, eksik uydurmadan ideale ve fazla uydurmaya kayar. Dönem sayısı, eğitim başlamadan önce karar verilmesi gereken bir hiper parametredir ve bunu seçmek için tek uygun bir formül yoktur.

Artan dönemler doğruluğu artırır mı?

İster sinir ağlarıyla çalışın ister jeolojik zaman çizelgelerini belirleyin, daha fazlası her zaman daha iyi değildir. Her durum için en iyi numarayı bulmalısınız.

Zorluklarına göz atın makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetim

Makine öğreniminde çağ neden önemlidir?

Epoch, verileri en doğru şekilde temsil eden modeli belirlemeye yardımcı olduğu için makine öğrenimi modellemesinde çok önemlidir. Sinir ağı, sağlanan dönem ve parti boyutu kullanılarak eğitilmelidir.

Her iki parametrenin de değerlerini seçmek için belirlenmiş yönergeler olmadığından, bunları belirtmek bir bilimden çok bir sanattır. Gerçekte, veri analistleri belirli bir sorunu en iyi çözen birine karar vermeden önce çeşitli değerleri test etmelidir.

Öğrenme eğrisi olarak bilinen modeldeki hataya karşı değerlerin grafiğini çizerek öğrenme performansını izlemek, uygun dönemi belirlemenin bir yöntemidir. Bu eğriler, bir modelin fazla mı, eksik mi yoksa uygun şekilde mi eğitildiğini belirlerken oldukça faydalıdır.

Kaç dönem eğitmek için?

11 dönem, çoğu veri kümesini eğitmek için ideal sayıdır.

Tüm veri kümesini içinden geçirdikten sonra aynı makine öğrenimi veya sinir ağı yöntemini tekrar tekrar çalıştırmamız doğru görünmeyebilir.

Bu nedenle, öğrenmeyi optimize etmek için yinelemeli bir süreç olan gradyan inişini kullandığımız unutulmamalıdır. Bu nedenle, ağırlıkların sadece bir geçiş veya dönem ile güncellenmesi yetersizdir.

Bir dönem, modelin fazla giyilmesine de neden olabilir.

Makine öğreniminde öğrenme oranı

Öğrenme oranı, bir kayıp fonksiyonunu en aza indirmeyi amaçlarken, her yinelemede adım boyutunu seçen makine öğrenimi ve istatistikte kullanılan bir optimizasyon yöntemindeki bir ayarlama parametresidir.

Makine öğrenimindeki öğrenme oranı, bir makine öğrenimi modelinin "öğrenme" oranını mecazi olarak tasvir eder, çünkü yeni elde edilen bilgilerin önceki bilgilerin ne kadarının yerine geçtiğini belirler. “Kazanç” terimi, uyarlamalı kontrol literatüründe öğrenme oranını ifade etmek için sıklıkla kullanılmaktadır.

Sonuç

Epoch, tüm süreç boyunca eğitim verilerinin algoritma aracılığıyla ne sıklıkta çalıştırıldığını açıklamak için makine öğreniminde kullanılan bir terimdir. Veri noktaları.

İyi düzeyde bir test verisi doğruluğu, gerçek dünya uygulamalarının zenginliği ve veri çeşitliliği nedeniyle yüz ila binlerce dönem gerektirebilir.

Check out makine öğreniminin gerçek hayattan örnekleri