Alokasi bobot 80% untuk pelatihan dan bobot 20% untuk evaluasi dalam konteks pembelajaran mesin merupakan keputusan strategis berdasarkan beberapa faktor. Distribusi ini bertujuan untuk mencapai keseimbangan antara mengoptimalkan proses pembelajaran dan memastikan evaluasi kinerja model yang akurat. Dalam tanggapan ini, kami akan menyelidiki alasan di balik pilihan ini dan mengeksplorasi nilai didaktis yang ditawarkannya.
Untuk memahami alasan di balik pemisahan 80% pelatihan dan 20% evaluasi, penting untuk memahami tujuh langkah pembelajaran mesin. Langkah-langkah ini, yang meliputi pengumpulan data, persiapan data, pelatihan model, evaluasi model, penyetelan model, penerapan model, dan pemantauan model, membentuk kerangka kerja komprehensif untuk membangun model pembelajaran mesin.
Langkah awal, pengumpulan data, melibatkan pengumpulan data yang relevan untuk melatih model. Data ini kemudian diproses dan disiapkan dalam tahap persiapan data. Setelah data siap, fase pelatihan model dimulai, di mana model diekspos ke dataset pelatihan untuk mempelajari pola dan hubungan. Performa model kemudian dievaluasi menggunakan dataset terpisah dalam fase evaluasi model.
Keputusan untuk mengalokasikan bobot 80% untuk pelatihan dan bobot 20% untuk evaluasi berasal dari fakta bahwa pelatihan adalah fase utama di mana model belajar dari data. Selama pelatihan, model menyesuaikan parameter internalnya untuk meminimalkan perbedaan antara keluaran yang diprediksi dan keluaran sebenarnya dalam kumpulan data pelatihan. Proses ini melibatkan pembaruan parameter model secara iteratif menggunakan algoritme pengoptimalan seperti penurunan gradien.
Dengan menetapkan bobot yang lebih tinggi untuk pelatihan, kami memprioritaskan kemampuan model untuk belajar dari data dan menangkap pola yang kompleks. Fase pelatihan adalah saat model memperoleh pengetahuannya dan menggeneralisasi dari dataset pelatihan untuk membuat prediksi pada data yang tidak terlihat. Semakin banyak data pelatihan yang diekspos oleh model, semakin baik model tersebut dapat dipelajari dan digeneralisasi. Oleh karena itu, mendedikasikan sebagian besar proses evaluasi untuk pelatihan memastikan bahwa model tersebut memiliki keterpaparan yang cukup terhadap data pelatihan untuk pembelajaran yang efektif.
Di sisi lain, fase evaluasi memainkan peran penting dalam menilai kinerja model pada data yang tidak terlihat. Kumpulan data evaluasi, yang terpisah dari kumpulan data pelatihan, berfungsi sebagai proksi untuk skenario dunia nyata. Ini memungkinkan kita untuk mengukur seberapa baik model dapat menggeneralisasi pembelajarannya ke contoh baru dan tidak terlihat. Mengevaluasi performa model sangat penting untuk mengukur akurasi, presisi, daya ingat, atau metrik relevan lainnya, bergantung pada domain masalah tertentu.
Bobot 20% yang diberikan untuk evaluasi memastikan bahwa model diuji secara ketat pada data yang tidak terlihat dan memberikan penilaian kemampuan yang realistis. Fase evaluasi ini membantu mengungkap potensi masalah seperti overfitting, underfitting, atau bias dalam prediksi model. Ini juga memungkinkan penyempurnaan hyperparameter dan arsitektur model untuk meningkatkan kinerja.
Untuk mengilustrasikan konsep ini, mari pertimbangkan contoh praktis. Misalkan kita sedang melatih model pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan gambar kucing dan anjing. Selama fase pelatihan, model belajar membedakan fitur kucing dan anjing dengan menganalisis dataset besar dari gambar berlabel. Semakin banyak gambar yang dapat dilatih oleh model, semakin baik dalam membedakan antara kedua kelas.
Setelah pelatihan selesai, model dievaluasi menggunakan kumpulan data terpisah yang berisi gambar yang belum pernah dilihat sebelumnya. Fase evaluasi ini menguji kemampuan model untuk menggeneralisasi pembelajarannya dan secara akurat mengklasifikasikan gambar baru yang tidak terlihat. Dengan mengalokasikan bobot 20% untuk evaluasi, kami memastikan bahwa kinerja model dinilai secara menyeluruh pada data yang tidak terlihat, sehingga memberikan ukuran keefektifan yang andal.
Distribusi bobot 80% untuk pelatihan dan bobot 20% untuk evaluasi dalam pembelajaran mesin adalah pilihan strategis yang bertujuan untuk mengoptimalkan proses pembelajaran sambil memastikan penilaian kinerja model yang akurat. Dengan mendedikasikan sebagian besar proses evaluasi untuk pelatihan, kami memprioritaskan kemampuan model untuk belajar dari data dan menangkap pola yang kompleks. Secara bersamaan, fase evaluasi secara ketat menguji model pada data yang tidak terlihat, memberikan penilaian kemampuan yang realistis.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning