Libro sobre Evaluacion sobre Modelos del Machine Learning

Evaluacion sobre Modelos del Machine Learning – Este informe sobre la evaluación de los modelos de aprendizaje automático surgió a partir de un sentido de necesidad. El contenido fue publicado por primera vez como una serie de seis publicaciones técnicas en el Blog de Aprendizaje Automático de Dato.

Evaluacion sobre Modelos del Machine Learning

Evaluacion sobre Modelos del Machine Learning

Yo era el editor del blog, y necesitaba algo para publicar para el día siguiente. Dato crea herramientas de aprendizaje automático que ayudan a los usuarios a crear productos de datos inteligentes. En nuestras conversaciones con la comunidad, a veces encontramos una confusión en la terminología. Por ejemplo, la gente pedía la validación cruzada como una característica, cuando lo que realmente quería decir era la adaptación de hiperparámetros, una característica que ya teníamos. Así que pensé: “¡Ah! Voy a explicar rápidamente lo que significan estos conceptos y señalar a la gente a las secciones pertinentes en la guía del usuario. ”

Así que me senté a escribir una entrada de blog para explicar la validación cruzada, holdout datasets, y el ajuste de hiperparámetros. Después de los dos primeros párrafos, sin embargo, me di cuenta de que tomaría mucho más que un solo post de blog. Los tres términos se sientan a diferentes profundidades en la jerarquía conceptual de la evaluación del modelo de aprendizaje automático.

Validación cruzada y validación de hold-out son formas de cortar un conjunto de datos para medir el rendimiento del modelo en datos “invisibles”. Por otro lado, la afinación hiperparamétrica es un proceso más “meta” de selección de modelos. Pero, ¿por qué el modelo necesita datos “invisibles”, y qué es meta sobre hiperparámetros? Para explicar todo eso, necesitaba empezar desde lo básico. Primero, necesitaba explicar los conceptos de alto nivel y cómo encajan. Sólo entonces podría bucear en cada uno en detalle.

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