La asignación de un peso del 80 % a la capacitación y un peso del 20 % a la evaluación en el contexto del aprendizaje automático es una decisión estratégica basada en varios factores. Esta distribución tiene como objetivo lograr un equilibrio entre optimizar el proceso de aprendizaje y garantizar una evaluación precisa del rendimiento del modelo. En esta respuesta profundizaremos en las razones de esta elección y exploraremos el valor didáctico que ofrece.
Para comprender la lógica detrás de la división del 80 % de capacitación y el 20 % de evaluación, es crucial comprender los siete pasos del aprendizaje automático. Estos pasos, que incluyen la recopilación de datos, la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, la evaluación de modelos, el ajuste de modelos, la implementación de modelos y el monitoreo de modelos, forman un marco integral para crear modelos de aprendizaje automático.
El paso inicial, la recopilación de datos, implica la recopilación de datos relevantes para entrenar el modelo. Luego, estos datos se procesan previamente y se preparan en la fase de preparación de datos. Una vez que los datos están listos, comienza la fase de entrenamiento del modelo, donde el modelo se expone al conjunto de datos de entrenamiento para aprender patrones y relaciones. Luego, el rendimiento del modelo se evalúa utilizando un conjunto de datos separado en la fase de evaluación del modelo.
La decisión de asignar un peso del 80 % al entrenamiento y un peso del 20 % a la evaluación se deriva del hecho de que el entrenamiento es la fase principal en la que el modelo aprende de los datos. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar la diferencia entre sus resultados previstos y los resultados reales en el conjunto de datos de entrenamiento. Este proceso implica la actualización iterativa de los parámetros del modelo utilizando algoritmos de optimización como el descenso de gradiente.
Al asignar una mayor ponderación al entrenamiento, priorizamos la capacidad del modelo para aprender de los datos y capturar patrones complejos. La fase de entrenamiento es donde el modelo adquiere su conocimiento y generaliza a partir del conjunto de datos de entrenamiento para hacer predicciones sobre datos no vistos. Cuantos más datos de entrenamiento esté expuesto el modelo, mejor podrá aprender y generalizar. Por lo tanto, dedicar una parte significativa del proceso de evaluación al entrenamiento garantiza que el modelo tenga suficiente exposición a los datos de entrenamiento para un aprendizaje efectivo.
Por otro lado, la fase de evaluación juega un papel crucial en la evaluación del rendimiento del modelo en datos no vistos. El conjunto de datos de evaluación, que es independiente del conjunto de datos de entrenamiento, sirve como proxy para escenarios del mundo real. Nos permite medir qué tan bien el modelo puede generalizar su aprendizaje a instancias nuevas e invisibles. La evaluación del rendimiento del modelo es esencial para medir su exactitud, precisión, recuperación o cualquier otra métrica relevante, según el dominio específico del problema.
La ponderación del 20 % otorgada a la evaluación garantiza que el modelo se pruebe rigurosamente con datos ocultos y proporcione una evaluación realista de sus capacidades. Esta fase de evaluación ayuda a descubrir cualquier problema potencial como sobreajuste, ajuste insuficiente o sesgo en las predicciones del modelo. También permite el ajuste fino de los hiperparámetros y la arquitectura del modelo para mejorar el rendimiento.
Para ilustrar este concepto, consideremos un ejemplo práctico. Supongamos que estamos entrenando un modelo de aprendizaje automático para clasificar imágenes de gatos y perros. Durante la fase de entrenamiento, el modelo aprende a diferenciar entre las características de perros y gatos mediante el análisis de un gran conjunto de datos de imágenes etiquetadas. Cuantas más imágenes pueda entrenar el modelo, mejor será para distinguir entre las dos clases.
Una vez que se completa el entrenamiento, el modelo se evalúa utilizando un conjunto de datos separado que contiene imágenes que nunca antes había visto. Esta fase de evaluación pone a prueba la capacidad del modelo para generalizar su aprendizaje y clasificar con precisión imágenes nuevas e invisibles. Al asignar un peso del 20 % a la evaluación, nos aseguramos de que el rendimiento del modelo se evalúe minuciosamente en datos ocultos, lo que brinda una medida confiable de su efectividad.
La distribución de un peso del 80 % al entrenamiento y un peso del 20 % a la evaluación en el aprendizaje automático es una opción estratégica destinada a optimizar el proceso de aprendizaje al tiempo que garantiza una evaluación precisa del rendimiento del modelo. Al dedicar una parte significativa del proceso de evaluación a la capacitación, priorizamos la capacidad del modelo para aprender de los datos y capturar patrones complejos. Simultáneamente, la fase de evaluación prueba rigurosamente el modelo con datos ocultos, proporcionando una evaluación realista de sus capacidades.
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