Festlegen des Implementierungsinhalts
Daten abrufen
Datenvorverarbeitung
Methodenauswahl
Hyperparameterauswahl
Modelltraining
Modellbewertung → Weiter mit 3, 4, 5
・ Zum Zeitpunkt der Systemfreigabe Alle Daten, die Sie haben, können als Trainingsdaten verwendet werden
・ Wenn Sie die Genauigkeit bewerten möchten Trennen Sie Trainingsdaten und Testdaten und werten Sie die Testdaten mit einem Modell aus, das nur aus Trainingsdaten gelernt wurde
Weil der Zweck des überwachten Lernens darin besteht, unbekannte Daten vorherzusagen
・ Die Vorhersagegenauigkeit ist selbst für Trainingsdaten gering.
・ Es passt gut zu Trainingsdaten, aber die Vorhersagegenauigkeit für Testdaten (unbekannte Daten) ist gering.
Der schwierigste Teil des maschinellen Lernens besteht darin, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen mangelnder Konformität und Überlernen zu finden.
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