Koolitus- ja testkogumid masinõppes

Koolitus- ja testkogumid masinõppes

Treening- ja testkogumid on andmete alamkogumid, mida kasutatakse masinõppe (tehisintellekti haru) mudelite arendamisel. Masinõppes kasutatakse andmeid, et treenida programme mustrite tuvastamiseks ja otsuste tegemiseks ilma selgesõnaliste juhisteta. Mõistes, kuidas masinõpe toimib, saavad ettevõtted seda kasutada oma toodete ja teenuste täiustamiseks.

Koolituskomplekt on andmete alamhulk, mida kasutatakse süsteemi treenimiseks ja prognoositava mudeli loomiseks. Seda kasutatakse esialgse mudeli loomiseks ja seda muudetakse aja jooksul, kui süsteem õpib ja kohandub. Katsekomplekti kasutatakse mudeli täpsuse hindamiseks ning see aitab tuvastada vigu ja parandada süsteemi jõudlust.

Üldiselt peaks treeningkogum olema oluliselt suurem kui testkogum. See on vajalik selleks, et tagada andmete valiidne esitus ja vältida liigse kohandamise ohtu. Üleliigne kohandumine tekib siis, kui mudel on koolitatud tuvastama konkreetseid andmepunkte treeningkogumis, kuid ei suuda tuvastada üldisemaid mustreid või suundumusi.

Koolituskomplekti suurus sõltub andmekogumi keerukusest. Kui keerukus on suur, võib olla vajalik suur andmekogum. Teisalt võib lihtsate andmekogumite puhul piisata väiksemast treeningkogumist.

Andmete valimisel treening- ja testkogumiks on oluline tagada, et andmed oleksid kogu andmekogumit esindavad. Vastasel juhul ei pruugi saadud mudel olla hästi üldistatav teiste andmepunktide või uute andmekogumite puhul. Seda tuntakse kui vormihälvet ja see võib viia ebatäpsete tulemusteni.

Koolitus- ja testkogumid on masinõppe puhul olulised ning aitavad vältida vigu ja tagada, et süsteem töötab nii, nagu on ette nähtud. Valides hoolikalt andmeid koolitus- ja testkogumite jaoks, saavad ettevõtted luua täpseid mudeleid ning parandada oma tooteid ja teenuseid masinõppe abil.