Dữ liệu phân loại: Tính năng nhiều bài tập thể dục

Playground là một ứng dụng tương tác cho phép bạn thao tác với nhiều khía cạnh của việc huấn luyện và kiểm thử một mô hình học máy. Với Playground, bạn có thể chọn các tính năng và điều chỉnh siêu tham số, sau đó khám phá cách lựa chọn của bạn ảnh hưởng đến một mô hình.

Trang này có 2 bài tập sử dụng các tiện ích Playground được nhúng bên dưới hướng dẫn.

Bài tập 1: Một đường giao cắt cơ bản

Đối với bài tập này, hãy tập trung vào các phần sau đây của giao diện người dùng Playground:

  • Trong phần TÍNH NĂNG, hãy lưu ý đến 3 tính năng tiềm năng của mô hình:
    • x1
    • x2
    • x1x2
  • Bên dưới OUTPUT (ĐẦU RA), bạn sẽ thấy một hình vuông chứa các dấu chấm màu cam và màu xanh dương. Hãy tưởng tượng rằng bạn đang nhìn vào một khu rừng hình vuông, trong đó các dấu chấm màu cam đánh dấu vị trí của cây bị bệnh và các dấu chấm màu xanh dương đánh dấu vị trí của cây khoẻ mạnh.
  • Giữa FEATURES (TÍNH NĂNG) và OUTPUT (ĐẦU RA), nếu nhìn thật kỹ, bạn sẽ thấy 3 đường nét đứt mờ kết nối từng tính năng với đầu ra. Chiều rộng của mỗi đường đứt nét tượng trưng cho trọng số hiện được liên kết với từng đối tượng. Các đường này rất mờ vì trọng số ban đầu cho mỗi đối tượng được khởi tạo thành 0. Khi trọng số tăng hoặc giảm, độ dày của các đường này cũng sẽ thay đổi theo.

Việc 1: Khám phá Playground bằng cách thực hiện những việc sau:

  1. Nhấp vào đường kẻ mờ kết nối tính năng x1 với đầu ra. Một cửa sổ bật lên sẽ xuất hiện.
  2. Trong cửa sổ bật lên, hãy nhập trọng lượng 1.0.
  3. Nhấn phím Enter.

Lưu ý những điều sau:

  • Đường nét đứt cho x1 sẽ dày hơn khi trọng số tăng từ 0 lên 1.0.
  • Giờ đây, một nền màu cam và xanh dương sẽ xuất hiện.
    • Nền màu cam là những vị trí mà mô hình dự đoán là cây bị bệnh.
    • Nền màu xanh dương là những dự đoán của mô hình về vị trí của cây khoẻ mạnh. Mô hình đang hoạt động rất kém; khoảng một nửa số lượt đoán của mô hình là sai.
  • Vì trọng số là 1,0 cho x1 và 0 cho các đối tượng khác, nên mô hình khớp chính xác các giá trị của x1.

Việc cần làm 2: Thay đổi trọng số của một hoặc cả ba đặc điểm để mô hình (màu nền) dự đoán thành công cây bị bệnh và cây khoẻ mạnh. Giải pháp sẽ xuất hiện ngay bên dưới Playground.

Bài tập 2: Tương tác chéo giữa các tính năng phức tạp hơn

Đối với bài tập thứ hai, hãy xem cách sắp xếp các chấm màu cam (cây bị bệnh) và chấm màu xanh dương (cây khoẻ mạnh) trong mô hình đầu ra, lưu ý những điều sau:

  • Các chấm này tạo thành các mẫu có hình cầu.
  • Sự sắp xếp của các chấm có nhiều nhiễu; ví dụ: hãy chú ý đến các chấm màu xanh dương thỉnh thoảng xuất hiện trong quả cầu bên ngoài của các chấm màu cam. Do đó, ngay cả một mô hình tuyệt vời cũng khó có thể dự đoán chính xác từng dấu chấm.

Bài tập 1: Khám phá giao diện người dùng của Playground bằng cách thực hiện các bước sau:

  1. Nhấp vào nút Chạy/Tạm dừng (hình tam giác màu trắng bên trong vòng tròn màu đen). Playground sẽ bắt đầu huấn luyện mô hình; hãy quan sát bộ đếm Epochs (Số lượt huấn luyện) tăng lên.
  2. Sau khi hệ thống được huấn luyện ít nhất 300 lần, hãy nhấn nút Chạy/Tạm dừng đó để tạm dừng quá trình huấn luyện.
  3. Hãy xem mô hình. Mô hình có đưa ra dự đoán chính xác không? Nói cách khác, các chấm màu xanh dương thường được bao quanh bởi nền màu xanh dương, còn các chấm màu cam thường được bao quanh bởi nền màu cam?
  4. Kiểm tra giá trị của Mất mát khi kiểm thử, xuất hiện ngay bên dưới OUTPUT. Giá trị này gần với 1,0 (mất nhiều) hay gần với 0 (mất ít)?
  5. Đặt lại Playground bằng cách nhấn vào mũi tên cong ở bên trái nút Chạy/Tạm dừng.

Nhiệm vụ 2: Xây dựng một mô hình tốt hơn bằng cách làm như sau:

  1. Chọn hoặc bỏ chọn bất kỳ tổ hợp nào trong số 5 tính năng có thể có.
  2. Điều chỉnh tốc độ học.
  3. Huấn luyện hệ thống trong ít nhất 500 giai đoạn.
  4. Kiểm tra giá trị của Mất mát khi kiểm thử. Bạn có thể đạt được Mất mát khi kiểm thử nhỏ hơn 0,2 không?

Các giải pháp sẽ xuất hiện bên dưới Playground.

Trước
Tính năng chéo (5 phút)
Tiếp
Kiểm tra kiến thức (10 phút)