नुकसान की वजह को समझना

अगर हमने पहली बार अपने मॉडल को ट्रेनिंग दी है, तो मशीन लर्निंग हमारे लिए आसान हो सकती है:

मशीन लर्निंग मॉडल की ट्रेनिंग के दौरान, एक ऐसा प्लॉट दिखाना जिसमें चलने की सही रफ़्तार में कमी आती है. लॉस कर्व, x-एक्सिस पर ट्रेनिंग के चरणों की संख्या के मुकाबले y-एक्सिस पर कमी दिखाता है. जैसे-जैसे ट्रेनिंग के चरण बढ़ते हैं, वैसे-वैसे नुकसान कम होने लगता है. इसके बाद, यह तेज़ी से कम होता जाता है और कम से कम नुकसान होने की संभावना तक पहुंच जाता है.

हालांकि, असल में नुकसान की संभावना को समझना काफ़ी मुश्किल हो सकता है. नीचे दिए गए सवालों के जवाब देने के लिए, लॉसिंग कर्व के बारे में अपनी समझ को समझें.

1. मेरा मॉडल प्रशिक्षित नहीं होगा!

आपके दोस्त मेल और आप यूनिकॉर्न के साथ दिखने वाले पूर्वानुमान पर काम करना जारी रखेंगे. यह रहा आपका पहला नुकसान.

पिछले प्लॉट के तौर पर, उन ही ऐक्सिस में एक लॉस कर्व प्लॉट है. इसमें नुकसान ज़्यादा नहीं होता, बल्कि बहुत ज़्यादा कमी और कमी आती है, जैसे कि प्लॉट घूमता है.

समस्या के बारे में बताएं और मेल से जुड़ी समस्या को ठीक करने का तरीका जानें:

2. विस्फोट हो गया!

मेल आपको एक और कर्व दिखाता है. यहां क्या गड़बड़ी हो रही है और उसे कैसे ठीक किया जा सकता है? अपना जवाब नीचे लिखें.

लॉस कर्व का ग्राफ़, जिससे पता चलता है कि ट्रेनिंग के कुछ चरणों में, 'खर्च' को कैसे कम किया जाता है. साथ ही, आगे की ट्रेनिंग के तरीकों में भी अचानक गिरावट आती है.

3. मेरी मेट्रिक गलत है!

मेल एक और कर्व चाहता है. क्या गड़बड़ी हो रही है और इसे किस तरह ठीक किया जा सकता है? अपना जवाब नीचे लिखें.

इमेज में दो प्लॉट दिख रहे हैं. बाईं ओर के प्लॉट में, नुकसान का सही कर्व दिखता है. दाईं ओर के प्लॉट में, याद रखने की मेट्रिक 0 पर बनी रहती है, भले ही ट्रेनिंग के चरणों की संख्या बढ़ जाए.

समस्या के बारे में बताएं और मेल से जुड़ी समस्या को ठीक करने का तरीका जानें:

4. हारने की संख्या बहुत ज़्यादा है!

मेल आपको, डेटासेट की ट्रेनिंग और टेस्टिंग के साथ हुए लॉस कर्व के आंकड़े दिखाता है और पूछता है "क्या कुछ गलत है?" नीचे अपना जवाब लिखें.

लॉस कर्व प्लॉट, जिसमें मॉडल के तौर पर ट्रेनिंग और टेस्ट लॉस के बीच का अंतर दिखाया जाता है.

समस्या के बारे में बताएं और मेल से जुड़ी समस्या को ठीक करने का तरीका जानें:

5. मेरा मॉडल रुक गया है

आप थोड़ा इंतज़ार कर रहे हैं और मेल के कुछ दिनों बाद वापस आपको एक और कर्व मिला. यहां क्या समस्या है और मेल को कैसे ठीक किया जा सकता है?

लॉस कर्व का प्लॉट, जिसमें दिखाया गया है कि ट्रेनिंग के साथ हारने का शुरूआत हो रहा है, लेकिन उससे बार-बार पैटर्न दिख रहे हैं, जो आयताकार लहर जैसा दिखता है.

समस्या के बारे में बताएं और मेल से जुड़ी समस्या को ठीक करने का तरीका जानें:

यह काम कर रहा है!

"यह अब ठीक से काम कर रहा है!" मेल का विस्मयादिबोधक वह आराम से अपनी कुर्सी पर आराम से बैठ जाती हैं और बड़ी सांस लेती है. कर्व बहुत अच्छा लगता है और आप सफलता प्राप्त करते हैं. मेल और आप अपने मॉडल की पुष्टि के लिए नीचे दी गई अतिरिक्त जांचों पर चर्चा करते हैं.

  • असल दुनिया की मेट्रिक
  • बेसलाइन
  • रिग्रेशन से जुड़ी समस्याओं का कुल नुकसान
  • डेटा को अलग-अलग ग्रुप में बांटने से जुड़ी समस्याओं के लिए अन्य मेट्रिक

    • एक ऐसा प्लॉट, जिसमें नुकसान का कर्व दिखता है.

    पीछे जाएं
    अपनी समझ को समझना
    आगे बढ़ें
    मॉडल मेट्रिक