Toplu iş boyutu, dönem ve veri kümesi boyutu gerçekten de makine öğreniminde çok önemli unsurlardır ve genellikle hiper parametreler olarak adlandırılır. Bu kavramı anlamak için her terimi ayrı ayrı ele alalım.
Parti boyutu:
Toplu iş boyutu, eğitim sırasında modelin ağırlıkları güncellenmeden önce işlenen örneklerin sayısını tanımlayan bir hiper parametredir. Öğrenme sürecinin hızını ve istikrarını belirlemede önemli bir rol oynar. Daha küçük bir parti boyutu, modelin ağırlıklarında daha fazla güncelleme yapılmasını sağlayarak yakınsamanın daha hızlı olmasını sağlar. Ancak bu aynı zamanda öğrenme sürecine gürültü de katabilir. Öte yandan, daha büyük bir parti boyutu, eğimin daha istikrarlı bir tahminini sağlar ancak eğitim sürecini yavaşlatabilir.
Örneğin, stokastik gradyan inişinde (SGD), 1'lik bir parti boyutu saf SGD olarak bilinir; burada model, her bir numuneyi işledikten sonra ağırlıklarını günceller. Tersine, eğitim veri kümesinin boyutuna eşit bir toplu iş boyutu, toplu gradyan iniş olarak bilinir; burada model, ağırlıklarını her çağda bir kez günceller.
Dönem:
Bir dönem, eğitim sırasında tüm veri kümesinin sinir ağı boyunca ileri ve geri geçiş sayısını tanımlayan başka bir hiper parametredir. Bir modeli birden çok dönem için eğitmek, onun ağırlıklarını yinelemeli olarak ayarlayarak verilerdeki karmaşık kalıpları öğrenmesine olanak tanır. Bununla birlikte, çok fazla dönem için eğitim, modelin eğitim verileri üzerinde iyi performans gösterdiği ancak görünmeyen verilere genelleme yapamadığı aşırı uyumla sonuçlanabilir.
Örneğin, bir veri seti 1,000 örnekten oluşuyorsa ve model 10 dönem boyunca eğitilmişse bu, modelin eğitim süreci boyunca veri setinin tamamını 10 kez gördüğü anlamına gelir.
Veri kümesi boyutu:
Veri kümesi boyutu, makine öğrenimi modelini eğitmek için mevcut örnek sayısını ifade eder. Modelin performansını ve genelleme yeteneğini doğrudan etkileyen kritik bir faktördür. Daha büyük bir veri kümesi boyutu, modelin öğrenebileceği daha çeşitli örnekler sağladığından genellikle daha iyi model performansına yol açar. Ancak büyük veri kümeleriyle çalışmak, eğitim için gereken hesaplama kaynaklarını ve zamanı da artırabilir.
Uygulamada, aşırı veya yetersiz uyumu önlemek için veri kümesi boyutu ile model karmaşıklığı arasında bir denge kurmak önemlidir. Sınırlı veri kümelerinden en iyi şekilde yararlanmak için veri artırma ve düzenlileştirme gibi teknikler kullanılabilir.
Toplu iş boyutu, dönem ve veri kümesi boyutu, makine öğreniminde eğitim sürecini ve modelin son performansını önemli ölçüde etkileyen hiper parametrelerdir. Bu hiperparametrelerin etkili bir şekilde nasıl ayarlanacağını anlamak, sağlam ve doğru makine öğrenimi modelleri oluşturmak için çok önemlidir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin