مدل های یادگیری فوق العاده به طور گسترده ای در برنامه های مختلف مورد استفاده قرار می گیرند، اما می توانند با مسائل مشترکی مواجه شوند که بر عملکرد آنها تأثیر می گذارد و حل این مشکلات برای ساخت مدل های دقیق و قابل اعتماد ضروری است.این مقاله در مورد مسائل معمول در یادگیری نظارت شده بحث می کند، نمونه ها را ارائه می دهد و راه حل ها را پیشنهاد می کند.

Overfit و Underfit

Overfit زمانی اتفاق می افتد که یک مدل اطلاعات آموزشی را به خوبی یاد می گیرد، از جمله سر و صدا و خارج از آن، که منجر به تعمیم ضعیف در داده های جدید می شود، زمانی که مدل بسیار ساده برای گرفتن الگوهای زیر زمینه ای است.

برای پرداختن به بیش از حد، تکنیک هایی مانند تساوی، منظم سازی و ⁇ می تواند مورد استفاده قرار گیرد.برای کم هزینه، افزایش پیچیدگی مدل یا ارائه ویژگی های بیشتر ممکن است به بهبود عملکرد کمک کند.

موضوعات کیفیت داده ها

مشکلات کیفیت داده شامل ارزش های از دست رفته، داده های پر سر و صدا و کلاس های عدم تعادل است.این مسائل می تواند منجر به مدل های غیرمنصفانه یا نادرست شود.

مدیریت داده های از دست رفته از طریق قطع، تمیز کردن داده های پر سر و صدا و استفاده از تکنیک های resampling مانند SMOTETE برای مجموعه داده های غیر تعادل می تواند نتایج مدل را بهبود بخشد.

انتخاب مدل و Hyperparameter Tuning

انتخاب مدل اشتباه یا تنظیم ضعیف hyperparameters می تواند مانع عملکرد شود.این مهم است که با الگوریتم های مختلف آزمایش و بهینه سازی پارامترهای با استفاده از جستجوی شبکه یا جستجوی تصادفی.

روش های اعتبار سنجی مناسب، مانند ارزیابی متقابل، کمک به انتخاب بهترین پیکربندی مدل.

راه حل های مشترک

  • [[۱] [۱۰]: [[۱۰] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۳] [۱] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]]]] [۱] [۳] [۳]] [۳]] [۱]]]]] [۱]]] [۱] [۳] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۳] [۱] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۱] [۳]]]] [۳] [۱]]] [۱] [۳
  • مهندسی لوازم جانبی: ایجاد یا انتخاب ویژگی های مرتبط برای بهبود یادگیری مدل.
  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۲]] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۲] [۲] [۱] [۱] [۲] [۲] [۱] [۲] [۲] [۲] [۲] [۱] [۱] [۱] [۲] [۱]]]] [۲] [۲] [۲] [۲]] [۲]]]]]]]]]] [۲] [۱] [۲] [۱] [۱] [۲] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۲] [۲] [۲] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۲] [۲] [۲] [۲]]] [۲] [۲] [۲] [۲] [۱
  • اعتبار سنجی: [FLT 1] از تکنیک هایی مانند متقابل-validation برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می کند.
  • بهینه سازی Hypererparameter [FLT 1] تنظیمات بهینه برای الگوریتم ها را پیدا می کند.