ทำความเข้าใจกับการเลือกปฏิบัติในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
การเลือกปฏิบัติคือความสามารถของแบบจำลองในการแยกแยะความแตกต่างระหว่างชั้นเรียนหรือกลุ่มต่างๆ โดยพิจารณาจากความแตกต่างโดยธรรมชาติ กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันเป็นความสามารถของแบบจำลองในการเรียนรู้ขอบเขตการตัดสินใจที่แยกชั้นเรียนหนึ่งออกจากอีกชั้นเรียนหนึ่ง ตัวอย่างเช่น หากเรากำลังสร้างตัวกรองสแปม เราต้องการให้แบบจำลองนี้แยกแยะได้เพียงพอที่จะระบุอีเมลสแปมได้อย่างถูกต้องและแยกออกจากกัน จากสิ่งที่ถูกต้องตามกฎหมาย หากแบบจำลองไม่แยกแยะเพียงพอ ก็อาจไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างอีเมลทั้งสองประเภทได้อย่างถูกต้อง การเลือกปฏิบัติเป็นคุณสมบัติที่สำคัญของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากเป็นตัวกำหนดว่าโมเดลสามารถสรุปข้อมูลใหม่ได้ดีเพียงใด โมเดลที่มีการเลือกปฏิบัติสูงจะสามารถจำแนกตัวอย่างใหม่ๆ ที่ไม่เคยพบเห็นมาก่อนได้อย่างแม่นยำ ในขณะที่แบบจำลองที่ไม่เลือกปฏิบัติเพียงพออาจประสบปัญหาในการทำนายข้อมูลใหม่อย่างแม่นยำ มีเทคนิคหลายประการที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุง การเลือกปฏิบัติของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น:
1 การเลือกคุณลักษณะ: การเลือกชุดย่อยของคุณลักษณะที่ให้ข้อมูลมากที่สุดสามารถช่วยปรับปรุงการเลือกปฏิบัติของแบบจำลองได้
2 การทำให้เป็นมาตรฐาน: การเพิ่มเงื่อนไขการทำให้เป็นมาตรฐานให้กับฟังก์ชันการสูญเสียสามารถช่วยป้องกันการใส่มากเกินไปและปรับปรุงการเลือกปฏิบัติของโมเดลได้
3 วิธีการรวมกลุ่ม: การรวมหลายโมเดลเข้าด้วยกันสามารถช่วยปรับปรุงการเลือกปฏิบัติของโมเดลโดยการลดอคติของแต่ละโมเดล
4 การเพิ่มข้อมูล: การเพิ่มขนาดของชุดข้อมูลการฝึกอบรมโดยใช้เทคนิคการเพิ่มข้อมูลสามารถช่วยปรับปรุงการเลือกปฏิบัติของแบบจำลองได้ 5. การใช้อัลกอริธึมอื่น: อัลกอริธึมบางตัวมีการเลือกปฏิบัติมากกว่าอัลกอริธึมอื่น ๆ ดังนั้นการลองใช้อัลกอริธึมอื่นอาจช่วยปรับปรุงการเลือกปฏิบัติของแบบจำลองได้
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
