ఆర్టిఫికల్ ఇంటెలిజెన్స్

మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లతో అతిగా అమర్చడాన్ని నివారించడానికి 6 మార్గాలు

- ప్రకటన-

మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ను అభివృద్ధి చేసే ప్రక్రియ సవాలుగా మరియు సమయం తీసుకుంటుంది. అందుకని, ఇది చాలా ముఖ్యమైనది నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి డేటా శాస్త్రవేత్తలు అవి స్థిరంగా మరియు ఖచ్చితమైనవి. 

కొత్త డేటాపై అన్ని మోడల్‌లు బాగా పని చేయనప్పటికీ, మీరు ఎంచుకున్న అల్గారిథమ్‌తో ఓవర్‌ఫిట్ చేయడాన్ని తగ్గించడానికి మీరు తీసుకోవలసిన దశలు ఉన్నాయి.

1 – బయాస్-వేరియెన్స్ ట్రేడ్‌ఆఫ్‌ను అర్థం చేసుకోండి

మీ డేటాసెట్‌లోని ఇన్‌పుట్ ఫీచర్‌ల మధ్య సంక్లిష్ట సంబంధాలను మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు నేర్చుకునే సాధారణ మార్గం ఈ పాయింట్ల ద్వారా వక్రరేఖను అమర్చడం. అయితే, వర్కింగ్ మెమరీ లేదా కంప్యూట్ పవర్‌లో ఉన్న పరిమితుల కారణంగా, కాంప్లెక్స్ ఫంక్షన్‌లను నేరుగా వర్తింపజేయడం వలన అండర్-ఫిట్ చేయబడిన మోడల్ (అంటే, ట్రైనింగ్ సెట్‌లో ఉన్న అన్ని నిర్మాణాలను క్యాప్చర్ చేయనిది) ఏర్పడవచ్చు. ఈ అండర్-ఫిట్టింగ్‌ను భర్తీ చేయడానికి, ఒక రకమైన క్రమబద్ధీకరణ అవసరం. మరోవైపు, చాలా సరళమైన మోడల్ మీ డేటాసెట్‌లోని ముఖ్యమైన నిర్మాణాలను క్యాప్చర్ చేయడంలో విఫలం కావచ్చు మరియు అధిక-బిగించిన మోడల్‌కు దారితీయవచ్చు. అటువంటి సందర్భంలో, మీ శిక్షణా సెట్‌లో ఆ నిర్మాణాలు నిజంగానే ఉన్నందున మరింత సంక్లిష్టమైన క్రమబద్ధీకరణను వర్తింపజేయడం ఈ సమస్యను సరిచేయదు.

నియమం ప్రకారం, మీరు మీ L2-నార్మ్ (అకా రిడ్జ్ రిగ్రెషన్ కోఎఫీషియంట్)ను తగ్గించినందున ధ్రువీకరణ సెట్ లేదా టెస్ట్ సెట్‌లో మీ ఖచ్చితత్వం పెరుగుతూనే ఉందని మీరు చూస్తే, మీరు బయాస్ మరియు వైవిధ్యం మధ్య మంచి బ్యాలెన్స్‌ని కనుగొన్నారు.

కూడా చదువు: మెషిన్ లెర్నింగ్: ది ఫ్యూచర్ ఆఫ్ ఎ సక్సెస్ ఫుల్ బిజినెస్ కల్చర్

2 – మీ అల్గోరిథం కోసం రెగ్యులరైజేషన్ ఉపయోగించండి

మీన్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ లేదా R2 స్కోర్‌లను మోడల్ ఎంత మంచిదనే పరిమాణాత్మక కొలతగా అర్థం చేసుకోవడం సులభం అయితే, ఇది మోసం చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, రిగ్రెషన్ విషయంలో, చాలా రెగ్యులరైజేషన్‌ని వర్తింపజేయడం వలన కొత్త డేటాపై అమర్చడం మరియు పేలవమైన పనితీరు (శిక్షణ కోసం డేటా ఉపయోగించబడదు) దారితీస్తుంది. మరోవైపు, మీరు తగినంత క్రమబద్ధీకరణను వర్తింపజేయనప్పుడు, మీ మోడల్ మితిమీరిన క్లిష్టంగా మారుతుంది మరియు ఓవర్‌ఫిట్ అయ్యే అవకాశం ఉంది.

అందువల్ల, మీరు ప్రతి అల్గారిథమ్‌కు చక్కటి ముద్రణను చదవడం మరియు తదనుగుణంగా పారామితి చేయడం ముఖ్యం. క్రాస్ ధ్రువీకరణ స్కోర్‌లు లేదా ROC కర్వ్‌లు మరియు లిఫ్ట్ చార్ట్‌ల వంటి లెర్నింగ్ కర్వ్‌ల నుండి, “మంచి” మోడల్‌ను రూపొందించడానికి తగిన కొలతను ఎంచుకోండి. ఇది మీ డేటాసెట్‌కి మరిన్ని బరువులు లేదా మరిన్ని పరిశీలనలను జోడించడం వల్ల మెరుగైన ఫలితాలు వస్తాయా అనే దానిపై మీకు కొంత మార్గదర్శకత్వం లభిస్తుంది.

3 – విభిన్న ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్‌లను ప్రయత్నించండి

మీరు ఎంచుకున్న ఆప్టిమైజేషన్ అల్గారిథమ్ తుది మోడల్‌పై పెద్ద ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. లీనియర్ మరియు లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ కోసం గ్రేడియంట్ డీసెంట్ పద్ధతులు బాగా పని చేస్తాయి, అయితే పరిమిత మెమరీ BFGS (L-BFGS) లేదా కంజుగేట్ గ్రేడియంట్ (CG) వంటి మరింత అధునాతన అల్గారిథమ్‌ల ద్వారా వాటిని భర్తీ చేయాలి. అదృష్టవశాత్తూ ఈ రోజుల్లో క్రాస్ ధ్రువీకరణ స్కోర్‌లను ఉపయోగించి విభిన్న అల్గారిథమ్‌లను త్వరగా సరిపోల్చడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే ప్యాకేజీలు పుష్కలంగా ఉన్నాయి. మీ నిర్దిష్ట సమస్యపై ఆధారపడి, ఆప్టిమైజేషన్ సమయంలో మీరు లెర్నింగ్ రేట్ హైపర్ పారామీటర్‌ను నేరుగా ట్యూన్ చేయగలరు.

4 – వివిధ నష్ట విధులు మరియు క్రమబద్ధీకరణ లక్ష్యాలను ప్రయత్నించండి

వర్గీకరణ చేస్తున్నప్పుడు, మీరు తప్పుడు పాజిటివ్‌లు లేదా తప్పుడు ప్రతికూలతలను నివారించాలనుకుంటున్నారా అనే దానిపై ఆధారపడి, వివిధ నష్ట విధులు లేదా క్రమబద్ధీకరణ లక్ష్యాలను ప్రయత్నించడం చాలా ముఖ్యం. ఉదాహరణకు, బహుళ-తరగతి వర్గీకరణలో బ్యాలెన్స్‌డ్ బైనరీ మరియు వన్-వర్సెస్-ఆల్ (OAA) పద్ధతులను ఉపయోగించడం వలన మీకు నిజమైన పాజిటివ్‌లు మరియు తప్పుడు పాజిటివ్‌ల మధ్య లావాదేవీలపై మరింత నియంత్రణ లభిస్తుంది.

కూడా చదువు: మీరు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంజనీర్ కావాలనుకుంటే 7 దశలు తప్పక తెలుసుకోవాలి

5 – ఒకే సమయంలో వివిధ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వండి

మీరు మంచి శిక్షణా సెట్ మరియు మోడల్ నిర్మాణాన్ని కనుగొన్న తర్వాత, మీ డేటాలో ఒకేసారి వివిధ రకాల మోడల్‌లను అమలు చేయడానికి ప్రయత్నించండి. ఉదాహరణగా, టెక్స్ట్ వర్గీకరణ కోసం, వర్డ్ ఎంబెడ్డింగ్‌లతో పేర్చబడిన స్పేర్స్ ఆటోఎన్‌కోడర్‌లు అలాగే డీప్ బిలీఫ్ నెట్‌లు డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు రెండింటినీ ఉపయోగించడం ఆసక్తికరంగా ఉండవచ్చు. అలాగే, వివిధ ఇన్‌పుట్ ఫీచర్‌లు అవసరం లేకపోయినా వాటిని ప్రయత్నించడాన్ని పరిగణించండి. మీరు ఒకే సెట్‌లో ప్రతి అల్గారిథమ్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అనుమతించబడరని లేదా మీ మంచితనం యొక్క కొలతలు పక్షపాతంగా ఉంటాయని గమనించడం ముఖ్యం. అయినప్పటికీ, అనేక సమస్యల కోసం, ప్రతి అల్గారిథమ్‌కు మీ డేటాసెట్‌లోని కొంత భాగంపై శిక్షణ ఇవ్వడం సాధ్యపడుతుంది, అది భర్తీ చేయకుండానే యాదృచ్ఛికంగా మునుపు నమూనా చేయబడింది.

6 – ఫీచర్ ఇంపార్టెన్స్ మెట్రిక్‌ని ఉపయోగించి వివిధ అల్గారిథమ్‌లు మరియు రెగ్యులరైజేషన్ లక్ష్యాలను ప్రయత్నించండి

రిగ్రెషన్ లేదా వర్గీకరణ సమస్యలో ఏ లక్షణాలు ముఖ్యమైనవో అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే అత్యంత సాధారణ సాధనాల్లో ఒకటి ఫీచర్ ప్రాముఖ్యతగా పిలువబడుతుంది. “మాదిరి వెలుపలి సెట్‌లో మా మోడల్ పనితీరు క్షీణించడం ప్రారంభించే ముందు మీరు ఈ ఫీచర్‌ని ఎంత మార్చాలి?” అనే ప్రశ్నకు ఇది సమాధానం ఇస్తుంది. అనేక అల్గారిథమ్‌లు అటువంటి సమాచారాన్ని నేరుగా అందించవు మరియు ప్రతి స్వతంత్ర వేరియబుల్ ఎంత ముఖ్యమైనదో నిర్ణయించే అభ్యాసకుడిగా మీ ఇష్టం. అయినప్పటికీ, మీ అల్గోరిథం కొంత క్రమబద్ధీకరించబడిన నష్టాన్ని అందించినట్లయితే, ఫీచర్ ప్రాముఖ్యత మెట్రిక్‌తో ముందుకు రావడానికి క్రాస్ ధ్రువీకరణ స్కోర్‌లను ఉపయోగించవచ్చు.

కూడా చదువు: టాప్ 15 మెషిన్ లెర్నింగ్ ఇంటర్వ్యూ ప్రశ్నలు & సమాధానాలు

ముగింపు:

మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది ఒక విస్తారమైన ఫీల్డ్ మరియు గొప్పతనం కోసం మీ అన్వేషణలో నివారించడానికి చాలా ఆపదలు ఉన్నాయి. ఉత్తమమైన హైపర్ పారామీటర్‌లను ఎలా ఎంచుకోవాలి అనే చిట్కాలు మీ ఆవిష్కరణ ప్రయాణంలో మంచి ప్రారంభ బిందువుగా ఉపయోగపడతాయి, కానీ గుర్తుంచుకోండి - నేర్చుకోవడం ఎప్పటికీ ఆపండి!

ఇన్‌స్టాగ్రామ్‌లో మమ్మల్ని అనుసరించండి (@uniquenewsonline) మరియు ఫేస్బుక్ (@uniquenewswebsite) రెగ్యులర్ న్యూస్ అప్‌డేట్‌లను ఉచితంగా పొందడానికి

సంబంధిత వ్యాసాలు