Bộ huấn luyện và kiểm tra trong học máy

Bộ đào tạo và kiểm tra trong Machine Learning

Tập huấn luyện và tập kiểm tra là tập hợp con dữ liệu được sử dụng để phát triển các mô hình trong học máy, một nhánh của trí tuệ nhân tạo. Học máy sử dụng dữ liệu để đào tạo các chương trình nhằm phát hiện các mẫu và đưa ra quyết định mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Bằng cách hiểu cách thức hoạt động của máy học, doanh nghiệp có thể sử dụng nó để cải thiện sản phẩm và dịch vụ của mình.

Tập huấn luyện là tập hợp con dữ liệu được sử dụng để huấn luyện hệ thống và xây dựng mô hình dự đoán. Nó được sử dụng để tạo mô hình ban đầu và được sửa đổi theo thời gian khi hệ thống học hỏi và điều chỉnh. Bộ thử nghiệm được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình và có thể giúp xác định lỗi cũng như cải thiện hiệu suất hệ thống.

Nói chung, tập huấn luyện phải lớn hơn đáng kể so với tập kiểm tra. Điều này nhằm đảm bảo sự thể hiện hợp lệ của dữ liệu và ngăn ngừa nguy cơ trang bị quá mức. Quá khớp xảy ra khi mô hình được huấn luyện để nhận ra các điểm dữ liệu cụ thể trong tập huấn luyện nhưng không xác định được các mẫu hoặc xu hướng chung hơn.

Kích thước của tập huấn luyện phụ thuộc vào độ phức tạp của tập dữ liệu. Nếu độ phức tạp cao, có thể cần một tập dữ liệu lớn. Mặt khác, đối với các tập dữ liệu đơn giản, tập huấn luyện nhỏ hơn có thể là đủ.

Khi chọn dữ liệu cho tập huấn luyện và tập kiểm tra, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng dữ liệu đó đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu. Nếu không, mô hình kết quả có thể không khái quát hóa tốt cho các điểm dữ liệu khác hoặc bộ dữ liệu mới. Điều này được gọi là sai lệch hình dạng và có thể dẫn đến kết quả không chính xác.

Các bộ đào tạo và kiểm tra rất cần thiết trong học máy và có thể giúp ngăn ngừa lỗi cũng như đảm bảo hệ thống hoạt động như dự định. Bằng cách lựa chọn cẩn thận dữ liệu cho các tập huấn luyện và kiểm tra, doanh nghiệp có thể tạo ra các mô hình chính xác cũng như cải thiện sản phẩm và dịch vụ của mình bằng học máy.