Set di dati, generalizzazione e overfitting

Durata stimata del modulo: 105 minuti

Obiettivi di apprendimento

• Identifica quattro diverse caratteristiche di dati e set di dati.
• Identifica almeno quattro diverse cause dell'inaffidabilità dei dati.
• Determina quando eliminare i dati mancanti e quando imputarli.
• Distinguere tra etichette dirette ed etichette derivate.
• Identifica due diversi modi per migliorare la qualità delle etichette assegnate da persone.
• Spiegare perché suddividere un set di dati in set di addestramento, set di convalida, e test; a identificare un potenziale problema nelle suddivisioni dei dati.
• Spiegare l'overfitting e identificare tre possibili cause.
• Spiega il concetto di regolarizzazione. In particolare, spiega seguenti:
  • Bias rispetto alla varianza (adattamento agli outlier…)
  • Regolarizzazione L₂, inclusa Lambda (regolarizzazione conv.)
  • Interruzione anticipata
• Interpretare diversi tipi di curve di perdita; rilevare la convergenza l'overfitting nelle curve di perdita.

Prerequisiti:

Questo modulo presuppone che tu abbia familiarità con i concetti trattati in seguenti moduli:

• Introduzione al machine learning
• Regressione lineare
• Lavorare con i dati numerici
• Lavorare con i dati categorici

Introduzione

Questo modulo inizia con una domanda guida. Scegli una delle seguenti risposte:

Se dovessi dare la priorità al miglioramento di una delle seguenti aree nel tuo progetto di machine learning, quale avrebbe un impatto maggiore?

Migliorare la qualità del set di dati

I dati sono più importanti di tutto. La qualità e le dimensioni del set di dati sono molto più importanti dell'algoritmo di Shiny che utilizzi per creare il modello.

Applicazione di una funzione di perdita più intelligente all'addestramento del modello

È vero, una funzione di perdita migliore può aiutare un modello ad addestrarsi più velocemente, ma rimane comunque molto indietro rispetto a un altro elemento di questo elenco.

Una domanda ancora più insolita:

Indovina: nel tuo progetto di machine learning, quanto tempo in genere investi in preparazione e trasformazione dei dati?

Più della metà del tempo del progetto

Sì, gli esperti di ML dedicano la maggior parte del loro tempo alla creazione di set di dati e al feature engineering.

Meno della metà del tempo del progetto

Pianifica di più. Di solito, l'80% delle volte utilizza il machine learning alla creazione di set di dati e alla trasformazione dei dati.

In questo modulo scoprirai di più sulle caratteristiche del machine learning set di dati e come prepararli per garantire risultati di alta qualità per l'addestramento e la valutazione del modello.

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