ทำความเข้าใจการสุ่มตัวอย่างในการเรียนรู้ของเครื่อง
การสุ่มตัวอย่างเป็นเทคนิคที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อลดขนาดของชุดข้อมูลโดยยังคงรักษาคุณลักษณะที่สำคัญไว้ แนวคิดเบื้องหลังการสุ่มตัวอย่างคือการเลือกชุดย่อยของข้อมูลการฝึกอบรมที่รวบรวมข้อมูลที่สำคัญที่สุด แทนที่จะใช้ชุดข้อมูลทั้งหมด สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากสามารถลดต้นทุนการคำนวณและความต้องการหน่วยความจำของโมเดลได้อย่างมาก
มีหลายวิธีในการสุ่มตัวอย่างย่อย รวมถึง:
1 การสุ่มตัวอย่าง: เป็นการเลือกชุดย่อยแบบสุ่มของข้อมูลการฝึกอบรม นี่เป็นวิธีที่ง่ายและรวดเร็ว แต่อาจไม่ได้รวบรวมคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดของชุดข้อมูลเสมอไป
2 การสุ่มตัวอย่างแบบเคมีน: เกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มตามความคล้ายคลึงกัน จากนั้นเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนจากแต่ละคลัสเตอร์ วิธีนี้จะมีประสิทธิภาพมากกว่าการสุ่มตัวอย่าง เนื่องจากช่วยให้แน่ใจว่าตัวอย่างที่เลือกมีความหลากหลายและเป็นตัวแทนของชุดข้อมูลทั้งหมด 3 การสุ่มตัวอย่างตามความหนาแน่น: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเลือกตัวอย่างที่มีความหนาแน่นสูงสุดในพื้นที่คุณลักษณะ วิธีนี้จะมีประโยชน์เมื่อข้อมูลไม่กระจายเท่าๆ กัน เนื่องจากช่วยให้แน่ใจว่าตัวอย่างที่เลือกเป็นตัวแทนของคุณลักษณะที่สำคัญที่สุด
4 การสุ่มตัวอย่างแบบไล่ระดับ: เป็นการเลือกตัวอย่างที่ใกล้กับขอบเขตการตัดสินใจของแบบจำลองมากที่สุด วิธีนี้จะมีประโยชน์เมื่อแบบจำลองมีความซับซ้อนและมีคุณสมบัติมากมาย เนื่องจากช่วยให้แน่ใจว่าตัวอย่างที่เลือกเป็นตัวแทนของคุณสมบัติที่สำคัญที่สุด
5 การสุ่มตัวอย่างแบบผสม: เกี่ยวข้องกับการรวมวิธีการสุ่มตัวอย่างหลายวิธีเข้าด้วยกันเพื่อเลือกตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของข้อมูลการฝึกอบรม วิธีนี้จะมีประโยชน์เมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่และซับซ้อน เนื่องจากช่วยให้สำรวจข้อมูลได้ครอบคลุมมากขึ้น การสุ่มตัวอย่างแบบย่อยสามารถใช้ในงานการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ รวมถึงการจำแนกรูปภาพ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และระบบแนะนำ มันมีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินกว่าจะใส่ลงในหน่วยความจำได้ หรือในกรณีที่ต้นทุนการคำนวณของแบบจำลองมีราคาแพงมาก
ข้อดีของการสุ่มตัวอย่างได้แก่:
1 ลดต้นทุนการคำนวณ: การสุ่มตัวอย่างสามารถลดต้นทุนการคำนวณของแบบจำลองได้อย่างมาก เนื่องจากต้องการประมวลผลชุดย่อยของข้อมูลการฝึกอบรมเท่านั้น
2 ความสามารถในการปรับขนาดที่ได้รับการปรับปรุง: การสุ่มตัวอย่างสามารถทำให้สามารถฝึกโมเดลบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่อาจใหญ่เกินกว่าจะจัดการได้ 3 ลักษณะทั่วไปที่ดีขึ้น: การสุ่มตัวอย่างสามารถช่วยป้องกันการใส่มากเกินไปได้ เนื่องจากช่วยให้แน่ใจว่าแบบจำลองได้รับการฝึกฝนกับชุดตัวอย่างที่หลากหลาย
4 การบรรจบกันที่เร็วขึ้น: การสุ่มตัวอย่างสามารถช่วยเร่งกระบวนการฝึกอบรมให้เร็วขึ้น เนื่องจากจะช่วยลดปริมาณข้อมูลที่จำเป็นต้องประมวลผล ข้อเสียของการสุ่มตัวอย่าง ได้แก่:
1 การสูญเสียข้อมูล: การสุ่มตัวอย่างอาจทำให้สูญเสียข้อมูล เนื่องจากข้อมูลการฝึกอบรมบางส่วนอาจไม่รวมอยู่ในชุดย่อย
2 การสุ่มตัวอย่างแบบเอนเอียง: การสุ่มตัวอย่างย่อยสามารถทำให้เกิดอคติในแบบจำลองได้ เนื่องจากตัวอย่างที่เลือกอาจไม่ได้เป็นตัวแทนของชุดข้อมูลทั้งหมด
3 ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น: การสุ่มตัวอย่างสามารถเพิ่มความซับซ้อนของแบบจำลองได้ เนื่องจากอาจต้องใช้เทคนิคเพิ่มเติมเพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างที่เลือกเป็นตัวแทนของชุดข้อมูลทั้งหมด
4 ความสามารถในการตีความลดลง: การสุ่มตัวอย่างอาจทำให้ตีความผลลัพธ์ของแบบจำลองได้ยากขึ้น เนื่องจากตัวอย่างที่เลือกอาจไม่สามารถเข้าใจได้ง่ายโดยมนุษย์
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
