Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
งานทั่วไปในการเรียนรู้ของเครื่อง คือการศึกษาและสร้างขั้นตอนวิธี ที่สามารถเรียนรู้และคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลได้ ขั้นตอนวิธีดังกล่าวทำงานโดยการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จากข้อมูลป้อนเข้าเพื่อคาดการณ์และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ข้อมูลป้อนเข้าที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองโดยทั่วไปจะแบ่งออกเป็นชุดข้อมูลหลายชุด โดยทั่วไปชุดข้อมูล 3 ชุด ได้แก่ ชุดข้อมูลฝึกฝน (training data set), ชุดข้อมูลตรวจสอบ (validation data set) และ ชุดข้อมูลทดสอบ (test data set) จะถูกใช้ในแต่ละขั้นตอนของการสร้างแบบจำลอง
ขั้นแรกแบบจำลองจะทำการฝึกฝนเพื่อปรับค่าพารามิเตอร์ให้เหมาะที่สุดโดยใช้ ชุดข้อมูลการฝึกฝน ตัวอย่างเช่น แบบจำลองอย่างได้รับการฝึกฝนโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบมีผู้สอน กับชุดข้อมูลการฝึกฝน ในทางปฏิบัติ ชุดข้อมูลฝึกฝนมักประกอบด้วยแถวลำดับของข้อมูลป้อนเข้า และค่าคำตอบที่ถูกต้องสำหรับค่าป้อนเข้านั้น (มักเรียกว่าเป็น "ฉลากกำกับ") ในกรณีนี้ แบบจำลองจะใช้ชุดข้อมูลฝึกฝนเพื่ออนุมานและสร้างผลลัพธ์แล้วนำมาเปรียบเทียบกับคำตอบจริงภาคพื้นดินสำหรับค่าป้อนเข้าแต่ละตัวในชุดข้อมูลการฝึก จากนั้นพารามิเตอร์ของแบบจำลองจะได้รับการปรับค่าโดยขึ้นอยู่กับผลการเปรียบเทียบ โดยวิธีการปรับค่าจะต่างกันไปขึ้นกับประเภทของขั้นตอนวิธีการเรียนรู้
จากนั้นแบบจำลองที่ผ่านการฝึกฝนแล้วจะถูกนำมาทำนายชุดข้อมูลชุดอีกชุด เรียกว่า ชุดข้อมูลตรวจสอบ ในขณะที่ปรับ จะใช้ชุดข้อมูลการตรวจสอบเพื่อประเมินความเหมาะสมของแบบจำลองกับชุดข้อมูลการฝึกอย่างเป็นกลาง ชุดข้อมูลการตรวจสอบยังมีประโยชน์สำหรับโดย
ในขั้นตอนสุดท้าย ชุดข้อมูลทดสอบ จะถูกนำมาใช้ในการประเมินความเหมาะสมของแบบจำลอง อย่างไรก็ตาม ชุดข้อมูลทดสอบก็อาจถูกเรียกว่าชุดข้อมูลตรวจสอบ โดยเฉพาะเมื่อชุดข้อมูลเดิมถุกแบ่งเป็นแค่ 2 ส่วนคือชุดข้อมูลฝึกฝนกับชุดข้อมูลตรวจสอบ (=ทดสอบ) ไม่ได้แยกชุดข้อมูลตรวจสอบกับชุดข้อมูลทดสอบ
การกำหนดสัดส่วนว่าจะแบ่งข้อมูลเป็นชุดฝึกฝน, ชุดตรวจสอบ และชุดทดสอบเท่าไหร่นั้นขึ้นอยู่กับปัญหาและข้อมูลที่มีอยู่
อ้างอิง
- Ron Kohavi; Foster Provost (1998). "Glossary of terms". Machine Learning. 30: 271–274. doi:10.1023/A:1007411609915.
- (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer. p. vii. ISBN .
Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years.
- James, Gareth (2013). An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. Springer. p. 176. ISBN .
- Ripley, Brian (1996). Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press. p. 354. ISBN .
- James, Gareth (2013). An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. Springer. p. 176. ISBN .
- Brownlee, Jason (2017-07-13). "What is the Difference Between Test and Validation Datasets?". สืบค้นเมื่อ 12 October 2017.
- Brownlee, Jason (2017-07-13). "What is the Difference Between Test and Validation Datasets?". สืบค้นเมื่อ 12 October 2017.
- Prechelt, Lutz; Geneviève B. Orr (2012-01-01). "Early Stopping — But When?". ใน Grégoire Montavon; (บ.ก.). Neural Networks: Tricks of the Trade. Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg. pp. 53–67. doi:10.1007/978-3-642-35289-8_5. ISBN .
- "Machine learning - Is there a rule-of-thumb for how to divide a dataset into training and validation sets?". Stack Overflow. สืบค้นเมื่อ 2021-08-12.
wikipedia, แบบไทย, วิกิพีเดีย, วิกิ หนังสือ, หนังสือ, ห้องสมุด, บทความ, อ่าน, ดาวน์โหลด, ฟรี, ดาวน์โหลดฟรี, mp3, วิดีโอ, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, รูปภาพ, เพลง, เพลง, หนัง, หนังสือ, เกม, เกม, มือถือ, โทรศัพท์, Android, iOS, Apple, โทรศัพท์โมบิล, Samsung, iPhone, Xiomi, Xiaomi, Redmi, Honor, Oppo, Nokia, Sonya, MI, PC, พีซี, web, เว็บ, คอมพิวเตอร์
nganthwipinkareriynrukhxngekhruxng khuxkarsuksaaelasrangkhntxnwithi thisamartheriynruaelakhadkarnekiywkbkhxmulid khntxnwithidngklawthanganodykarsrangaebbcalxngthangkhnitsastrcakkhxmulpxnekhaephuxkhadkarnaelatdsinicodyichkhxmul khxmulpxnekhathiichinkarsrangaebbcalxngodythwipcaaebngxxkepnchudkhxmulhlaychud odythwipchudkhxmul 3 chud idaek chudkhxmulfukfn training data set chudkhxmultrwcsxb validation data set aela chudkhxmulthdsxb test data set cathukichinaetlakhntxnkhxngkarsrangaebbcalxng khnaerkaebbcalxngcathakarfukfnephuxprbkhapharamietxrihehmaathisudodyich chudkhxmulkarfukfn twxyangechn aebbcalxngxyangidrbkarfukfnodyichethkhnikhkareriynruaebbmiphusxn kbchudkhxmulkarfukfn inthangptibti chudkhxmulfukfnmkprakxbdwyaethwladbkhxngkhxmulpxnekha aelakhakhatxbthithuktxngsahrbkhapxnekhann mkeriykwaepn chlakkakb inkrnini aebbcalxngcaichchudkhxmulfukfnephuxxnumanaelasrangphllphthaelwnamaepriybethiybkbkhatxbcringphakhphundinsahrbkhapxnekhaaetlatwinchudkhxmulkarfuk caknnpharamietxrkhxngaebbcalxngcaidrbkarprbkhaodykhunxyukbphlkarepriybethiyb odywithikarprbkhacatangknipkhunkbpraephthkhxngkhntxnwithikareriynru caknnaebbcalxngthiphankarfukfnaelwcathuknamathanaychudkhxmulchudxikchud eriykwa chudkhxmultrwcsxb inkhnathiprb caichchudkhxmulkartrwcsxbephuxpraeminkhwamehmaasmkhxngaebbcalxngkbchudkhxmulkarfukxyangepnklang chudkhxmulkartrwcsxbyngmipraoychnsahrbody inkhntxnsudthay chudkhxmulthdsxb cathuknamaichinkarpraeminkhwamehmaasmkhxngaebbcalxng xyangirktam chudkhxmulthdsxbkxacthukeriykwachudkhxmultrwcsxb odyechphaaemuxchudkhxmuledimthukaebngepnaekh 2 swnkhuxchudkhxmulfukfnkbchudkhxmultrwcsxb thdsxb imidaeykchudkhxmultrwcsxbkbchudkhxmulthdsxb karkahndsdswnwacaaebngkhxmulepnchudfukfn chudtrwcsxb aelachudthdsxbethaihrnnkhunxyukbpyhaaelakhxmulthimixyuxangxingRon Kohavi Foster Provost 1998 Glossary of terms Machine Learning 30 271 274 doi 10 1023 A 1007411609915 2006 Pattern Recognition and Machine Learning New York Springer p vii ISBN 0 387 31073 8 Pattern recognition has its origins in engineering whereas machine learning grew out of computer science However these activities can be viewed as two facets of the same field and together they have undergone substantial development over the past ten years James Gareth 2013 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R Springer p 176 ISBN 978 1461471370 Ripley Brian 1996 Pattern Recognition and Neural Networks Cambridge University Press p 354 ISBN 978 0521717700 James Gareth 2013 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R Springer p 176 ISBN 978 1461471370 Brownlee Jason 2017 07 13 What is the Difference Between Test and Validation Datasets subkhnemux 12 October 2017 Brownlee Jason 2017 07 13 What is the Difference Between Test and Validation Datasets subkhnemux 12 October 2017 Prechelt Lutz Genevieve B Orr 2012 01 01 Early Stopping But When in Gregoire Montavon b k Neural Networks Tricks of the Trade Lecture Notes in Computer Science Springer Berlin Heidelberg pp 53 67 doi 10 1007 978 3 642 35289 8 5 ISBN 978 3 642 35289 8 Machine learning Is there a rule of thumb for how to divide a dataset into training and validation sets Stack Overflow subkhnemux 2021 08 12