Ginagamit ang mga hindi naimpluwensyang pagkatuto ng mga algorithm upang makahanap ng mga dibuho at istraktura sa mga hindi pa nababale-lugar na datos.[kailangan ng sanggunian] Ang pag-aaral ng mga algorithm na ito ay mahalaga para sa pagpapabuti ng pagiging tumpak at kahusayan nito. tinatalakay ng artikulong ito ang mga karaniwang hamon at praktikal na tip sa pagpapabuti ng mga modelong hindi tinatalaban.
Karaniwang mga Hamon sa Optimisasyon
Isa sa mga pangunahing kahirapan ay ang pagpili ng angkop na hyperparameters, tulad ng bilang ng mga kumpol sa pagkokumpol ng mga algorithm o ang rate ng pagkatuto sa mga pamamaraang dimensiyonalidad na pagbabawas. Karagdagan pa, ang mataas na-dimensiyonal na datos ay maaaring maging sanhi ng mga algorithm na hindi mahusay na magsagawa dahil sa sumpa ng dimensiyonalidad.
Mga Paglutas sa Problema
Upang malutas ang mga hamong ito, ang mga manggagamot ay kadalasang gumagamit ng mga pamamaraang gaya ng grid search o pasumalang paghahanap upang bigyang - kahulugan ang mga hyperparameter. Ang mga pamamaraan sa pagbabawas ng mga detalye, gaya ng Pangunahing Komponent Analysis (PCA), ay makatutulong upang mabawasan ang kasalimuutan ng impormasyon.
Praktikal na mga Mungkahi Para sa Optimisasyon
- [[Pareproduksiyon data: Normalisado o pinamamamantayan ang mga tampok upang mapabuti ang paggawa ng algorithm.
- Use multiple algorithms: Ihambing ang mga resulta mula sa iba't ibang pamamaraan upang makahanap ng pinakamahusay na sukat.
- [[Talaksan] Ang mga resulta: Gamitin ang mga plot upang bigyang kahulugan ang mga istable o pattern detection.
- [Talaksan at patotohanan: Patuloy na dalisayin ang mga parameter at patotohanan ang iba't ibang dataset.