Bu modüle başlamadan önce, Eğitim ve Test Setleri bölümünde açıklanan eğitim sürecini kullanırken herhangi bir sorunla karşılaşıp karşılaşmadığınızı değerlendirin.
Aşağıdaki seçeneklere göz atın.
Model geliştirmenin yinelemelerini desteklemek için bir test kümesi ve eğitim seti kullanma sürecini inceledik. Her iterasyonda eğitim verileri ile eğitilir ve test verileri üzerinde değerlendirmeler yapar, öğrenme hızı ve özellikleri gibi çeşitli model hiperparametre seçimlerini ve değişiklikleri yönlendirmek için test verilerindeki değerlendirme sonuçlarını kullanırız. Bu yaklaşımda yanlış olan bir şey var mı? (Yalnızca bir yanıt seçin.)
Tamamen bir sorun yok. Eğitim verileri konusunda eğitime devam ediyoruz ve ayrı olarak elde tutulmuş test verilerini değerlendiriyoruz.
Aslında burada küçük bir sorun var. Bu formu çok ama çok kez tekrarlarsak neler olabileceğini düşünün.
Bu prosedürde çok sayıda işlem yapmak, test grubumuzun özelliklerine dolaylı yoldan uymamıza neden olabilir.
Tabii, isterim. Belirli bir test setini ne kadar sık değerlendirirsek o test grubuna dolaylı yoldan fazla uyma riski o kadar artar.
Birazdan daha iyi bir protokolü ele alacağız.
Bu, hesaplama açısından verimsizdir. Kaynaktan tasarruf etmek için varsayılan bir hiperparametre grubu seçmeli ve bunlarla birlikte kullanmalıyız.
Bu tür yinelemeler pahalı olsa da model geliştirmenin kritik bir parçasıdır. Hiperparametre ayarları model kalitesinde çok büyük bir fark oluşturabilir. Bu nedenle, mümkün olan en iyi kaliteyi elde ettiğimizden emin olmak için her zaman bir miktar zaman ve bilgi işlem kaynağı ayırmalıyız.