ການຄົ້ນພົບຕົວວັດແທກການປະເມີນຜົນທີ່ສໍາຄັນ
ໃນໂລກທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບຢ່າງຖືກຕ້ອງແມ່ນສໍາຄັນ. ການຝຶກອົບຮົມນີ້ແນະນໍາທ່ານກ່ຽວກັບຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນຜົນທີ່ສໍາຄັນ. ອົງປະກອບພື້ນຖານສໍາລັບການຕັດສິນປະສິດທິພາບຂອງຮູບແບບ ML. ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການນໍາພາໂດຍຜ່ານ nuances ຂອງ metrics ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຊັ່ນ: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມອ່ອນໄຫວ, ແລະສະເພາະ, ເຊິ່ງມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການກໍານົດຄຸນນະພາບຂອງຕົວແບບ.
ໃນຂະນະທີ່ທ່ານກ້າວໄປ, ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ທີ່ຈະຕີຄວາມຫມາຍຕົວຊີ້ວັດເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງສໍາຄັນ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປະເມີນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຖືກຕ້ອງ. ທັກສະນີ້ແມ່ນມີຄຸນຄ່າໂດຍສະເພາະໃນຂະແຫນງວິຊາຊີບ, ບ່ອນທີ່ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ສາມາດມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ຄວາມສໍາເລັດຂອງທຸລະກິດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການຝຶກອົບຮົມຍັງເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງການກວດສອບຂ້າມຜ່ານ, ເຕັກນິກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຕົວແບບຂອງເຈົ້າແຂງແຮງແລະສາມາດສ້າງຂໍ້ມູນໃຫມ່ໄດ້ໂດຍທົ່ວໄປ. ທ່ານຍັງຈະໄດ້ຮັບການແນະນໍາວິທີການຈັດການກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສົມດຸນ, ເປັນສິ່ງທ້າທາຍທົ່ວໄປໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ການລົງເລິກເຕັກນິກການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ
ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະລົງເລິກເຂົ້າໄປໃນເຕັກນິກການກວດສອບຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂັ້ນສູງ. ການເນັ້ນຫນັກໂດຍສະເພາະແມ່ນໄດ້ວາງໄວ້ກັບການກວດສອບຂ້າມ, ວິທີການທີ່ປະເມີນຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບເພື່ອ generalize, ການນໍາໃຊ້ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແລະການທົດສອບ. ເຕັກນິກນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການ overfitting ແລະຮັບປະກັນວ່າຮູບແບບຂອງທ່ານແມ່ນເຂັ້ມແຂງແລະເຊື່ອຖືໄດ້.
ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະໄດ້ຮັບການນໍາສະເຫນີແນວຄວາມຄິດເຊັ່ນ: ເສັ້ນໂຄ້ງ ROC ແລະພື້ນທີ່ພາຍໃຕ້ເສັ້ນໂຄ້ງ (AUC), ເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບການປະເມີນການປະຕິບັດຂອງຮູບແບບການຈັດປະເພດ. ແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບວິທີການປະເມີນຄຸນນະພາບແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງຕົວແບບ, ສະຫນອງການວິເຄາະ nuanced ຂອງການປະຕິບັດຕົວແບບ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ການຝຶກອົບຮົມແນະນໍາທ່ານຜ່ານຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດເພື່ອປະຕິບັດເຕັກນິກການປະເມີນຜົນເຫຼົ່ານີ້, ໃຫ້ທ່ານມີຕົວຢ່າງທີ່ແທ້ຈິງແລະກໍລະນີສຶກສາເພື່ອສະແດງແນວຄວາມຄິດທາງທິດສະດີ. ວິທີການແບບມືນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານມີຄວາມຫມັ້ນໃຈແລະທັກສະໃນການປະເມີນແບບຈໍາລອງ ML.
ເອົາເຂົ້າໄປໃນການປະຕິບັດ: ການວິເຄາະແລະການຕີຄວາມຫມາຍຜົນໄດ້ຮັບ
ເນັ້ນໃສ່ຄວາມຮູ້ທີ່ໄດ້ມາເຂົ້າໃນການປະຕິບັດ. ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີວິເຄາະ ແລະຕີຄວາມໝາຍຜົນຂອງການປະເມີນແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ເປັນທັກສະທີ່ສຳຄັນສຳລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການຢາກເກັ່ງໃນດ້ານນີ້.
ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການນໍາພາໂດຍຜ່ານຂະບວນການຂອງການວິເຄາະຜົນໄດ້ຮັບ, ການຮຽນຮູ້ເພື່ອກໍານົດຈຸດແຂງແລະຈຸດອ່ອນຂອງຕົວແບບ. ການວິເຄາະທີ່ສໍາຄັນນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຮັດຄໍາແນະນໍາທີ່ມີຂໍ້ມູນສໍາລັບການປັບປຸງຕົວແບບ, ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະບັນລຸເປົ້າຫມາຍຍຸດທະສາດຂອງອົງການຂອງທ່ານ.
ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ວິທີການນໍາສະເຫນີການຄົ້ນພົບຂອງທ່ານຢ່າງຈະແຈ້ງແລະຫນ້າເຊື່ອຖື, ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານພາຍໃນອົງການຂອງທ່ານ.
ໂດຍການຊໍານິຊໍານານທັກສະເຫຼົ່ານີ້, ທ່ານຈະສາມາດປະກອບສ່ວນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນພາກສະຫນາມຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ຊ່ວຍໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງປັບປຸງຕົວແບບຂອງພວກເຂົາແລະຮັບຮູ້ຄວາມທະເຍີທະຍານຂອງພວກເຂົາໃນໂລກເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
