ทำความเข้าใจกับความฉงนสนเท่ห์ในการเรียนรู้ของเครื่อง
ความฉงนสนเท่ห์เป็นตัววัดว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถคาดการณ์ข้อมูลใหม่ๆ ที่มองไม่เห็นได้ยากเพียงใด มักใช้เป็นวิธีในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ไม่ทราบฉลากที่แท้จริงหรือหาได้ยาก
มีหลายวิธีในการคำนวณความงุนงง แต่วิธีหนึ่งที่ใช้กันทั่วไปคือการใช้เอนโทรปีข้าม ฟังก์ชันการสูญเสียและความน่าจะเป็นของบันทึกของคลาสที่ถูกต้อง จากนั้นความฉงนสนเท่ห์จะถูกคำนวณเป็นค่าความน่าจะเป็นของบันทึกเชิงลบของคลาสที่ถูกต้อง หารด้วยจำนวนตัวอย่างในชุดทดสอบ ความงุนงงเป็นการวัดที่มีประโยชน์เพราะมันทำให้เราทราบว่าแบบจำลองสามารถสรุปกับข้อมูลใหม่ได้ดีเพียงใด . หากมีความฉงนสนเท่ห์สูง อาจบ่งชี้ว่าแบบจำลองไม่สามารถจับรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลได้ดี และอาจจำเป็นต้องปรับแต่งแบบจำลองเพิ่มเติม ในทางกลับกัน หากความฉงนสนเท่ห์ต่ำก็อาจบ่งบอกได้ว่าแบบจำลองกำลังจับรูปแบบพื้นฐานได้ดี และอาจพร้อมใช้งานในการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง
ความงุนงงสามารถนำมาใช้ในรูปแบบต่างๆ ในเครื่องจักรได้ การเรียนรู้ เช่น:
* การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองกับข้อมูลใหม่
* การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองที่แตกต่างกันบนข้อมูลเดียวกัน
* การระบุพื้นที่ที่แบบจำลองจำเป็นต้องปรับปรุง
* การตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองในช่วงเวลาหนึ่ง
โดยสรุป ความงุนงงเป็นการวัด ว่ามันยากเพียงใดสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องในการคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น คำนวณเป็นความน่าจะเป็นของบันทึกเชิงลบของคลาสที่ถูกต้อง หารด้วยจำนวนตัวอย่างในชุดทดสอบ ความฉงนสนเท่ห์สามารถใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองและระบุส่วนที่จำเป็นต้องปรับปรุงแบบจำลอง
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
