Ovaj će vodič objasniti unakrsnu provjeru valjanosti i njezin rad pomoću usluge AWS.
Što je unakrsna provjera?
Unakrsna provjera omogućuje programerima da usporede različite modele strojnog učenja i steknu dojam o njihovom radu u stvarnom životu. Pomaže korisniku da shvati koji će model strojnog učenja (ML) ili dubokog učenja (DL) raditi bolje za određene podatke ili scenarij. Postoje situacije kada se više modela može koristiti za jedan skup podataka, ovdje programeri koriste unakrsnu provjeru kako bi dobili odgovarajući model za dobivanje optimiziranih rezultata:
Kako funkcionira unakrsna provjera?
Kako bi provjerio ML modele na skupu podataka, korisnik treba procijeniti značajke modela što se naziva obukom algoritma. Još jedna stvar koju treba provjeriti je procjena modela kako bi se utvrdilo koliko je dobro funkcionirao i to se zove testiranje modela. Nije dobra ideja testirati model na svim podacima, ali koristimo 75% podataka za obuku i 25% za testiranje kako bismo dobili bolje rezultate. Unakrsna provjera valjanosti provodi testiranje na svakih 25% podataka kako bi se provjerilo koji blok ima najbolju izvedbu:
Što je Amazon SageMaker?
Unakrsna provjera valjanosti u AWS-u može se izvršiti pomoću usluge Amazon SageMaker jer je dizajnirana za izgradnju, obuku i implementaciju modela strojnog učenja. Pomaže znanstvenicima i programerima podataka da pripreme podatke za izgradnju učinkovitih ML ili DL modela spajanjem namjenski izgrađenih mogućnosti. Ove su mogućnosti korisne za izradu optimiziranih i preciznih modela koji će se s vremenom moći poboljšati:
Značajke Amazon SageMaker
Amazon SageMaker je upravljana usluga i ne zahtijeva upravljanje ML okruženjima. Potrebno mu je mnogo podataka za obuku i izgradnju ML modela pa se dobro povezuje s uslugama Amazon S3 ili Amazon Redshift za prikupljanje podataka. Iz neobrađenih podataka može biti teško dobiti informacije pa su također potrebne značajke za izradu modela. Zatim upotrijebite podatke za obuku modela, a zatim na njima izvedite testove koristeći svakih 25% podataka kako biste dobili bolje rezultate/predviđanja:
To je sve o unakrsnoj provjeri u AWS-u.
Zaključak
Unakrsna provjera valjanosti je proces dobivanja optimalnog strojnog učenja ili modela dubokog učenja za podatke kako bi se dobili bolji rezultati. Izvršit će testiranje za svakih 25% odjeljka podataka kako bi shvatio koji blok daje maksimalan izlaz što ga čini odgovarajućim modelom prilagodbe. AWS pruža uslugu SageMaker za unakrsnu provjeru valjanosti i izgradnju modela strojnog učenja u oblaku. Ovaj vodič objasnio je postupak unakrsne provjere i njegov rad u AWS-u.