Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3318
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
özel olarak sinir ağı eğitiminde ve genel olarak makine öğreniminde durdurma kriteri nedir?
GPT Chat bot, [26.10.2023 13:19]
Sinir ağı eğitiminde ve genel olarak makine öğreniminde durdurma kriterleri göreve ve öğrenme algoritmasına bağlıdır. Bazı yaygın durdurma kriterleri şunlardır:
1. Yeterince düşük hata elde edilmesi: Modelin yeterli doğruluğa ulaştığı kabul edilen bir eşik hata değeri tanımlanabilir. Doğrulama veri seti veya test veri seti üzerindeki hata bu değere ulaştığında eğitim durdurulur.
2. Yakınsama: Model her eğitim epoğundan sonra veya belirli sayıda iterasyondan sonra önemli ölçüde gelişmeyi durdurduğunda eğitimi durdurmak mümkündür. Burada epoklar arasındaki hatadaki değişim, model ağırlıklarındaki değişim veya tahmin edilen değerlerdeki değişim gibi çeşitli kriterler kullanılabilir.
3. Zaman Sınırının Aşılması: Eğitim süresi belirli bir eşiği aştığında eğitim durdurulabilir.
4. Erken Durdurma: Eğitimin durdurulması için erken durdurma yöntemi kullanılabilir. Erken Durdurma: Doğrulama veri kümesi veya test veri kümesi üzerindeki model performansı belirli sayıda eğitim epokundan sonra kötüleşmeye başladığında eğitimin durdurulduğu bir erken durdurma stratejisi kullanılabilir.
5. Maksimum epok sayısına ulaşma: Eğitim belirli sayıda epok ile sınırlandırılabilir ve bundan sonra eğitim süreci durdurulur.
6. Belirli sayıda iterasyon: Bazı durumlarda, eğitimin durdurulacağı belirli sayıda iterasyon belirtmek mümkündür.
7. Eğitim veri setinde kayıp kontrolü: Eğitim veri setindeki kayıp fonksiyonu belirli bir değere ulaşırsa veya azalmayı durdurursa eğitim çalışması durdurulabilir.
Durdurma kriterinin seçimi belirli göreve, mevcut verilere ve eğitim algoritmasına bağlıdır. En iyi sonuçları elde etmek için genellikle farklı kriterlerin bir kombinasyonunun kullanılması önerilir.
Andrei, [26.10.2023 13:23]
Öğrenmenin, amacı küresel bir ekstremuma ulaşmak olan optimizasyonun özü olduğunu söyleyebilir miyiz?
GPT Chat bot, [26.10.2023 13:23]
Evet, makine öğreniminde öğrenmenin, amacı küresel bir ekstremuma ulaşmak olan bir optimizasyon süreci olarak düşünülebileceğini söyleyebiliriz. Bir modeli eğitmek, kayıp fonksiyonunu en aza indiren veya değerlendirme fonksiyonunu en üst düzeye çıkaran parametrelerin (ağırlıklar veya katsayılar) bir kombinasyonunu bulmaya dayanır.
Kayıp fonksiyonu, modelin tahmin edilen değerleri ile gerçek değerler arasındaki tutarsızlığın bir ölçüsüdür. Amaç, modelin en iyi tahmin yeteneğini elde etmek için kayıp fonksiyonunun minimuma (global ekstremum) ulaştığı model parametrelerinin değerlerini bulmaktır.
Stokastik gradyan inişi, genetik algor itmalar veya Yüklü Sistem Arama gibi optimizasyon algoritmaları, model parametrelerini güncellemek ve optimum çözümü bulmak için kullanılır. Bu algoritmalar, en iyi model performansını elde etmek için kayıp fonksiyonunun küresel bir ekstremumunu veya iyi bir yerel ekstremumunu bulmaya çalışır.
Bu nedenle, makine öğrenimi, amacın kayıp fonksiyonunu en aza indiren ve en iyi model performansını elde eden model parametrelerinin bir kombinasyonunu bulmak olduğu bir optimizasyon olarak görülebilir.
GPT'ye sorun, öğrenmeyi ne zaman bırakmanız gerekir? Bu soruya henüz kendiniz cevap vermediniz.
Henüz sormayı düşünmediğiniz soruların bile cevabını biliyorum. Devam et. Yapıcı olduğunda konuşuruz.
Yani benim çıkarımlarım yanlış ve cevabım hayır - süreç hakkında farklı bir fikriniz var.
Hayır, sevmiyorum. Evet, benim farklı bir görüşüm yok, sadece birçok insan nedense bazı şeyleri gerçek isimleriyle adlandırmaktan hoşlanmıyor.
Öğrenmenin tam olarak ne zaman durdurulacağı bir metodoloji seçimi meselesidir, ben sadece küresel bir ekstremum tespit edilmeden öğrenmeyi durdurmanın imkansız olduğunu vurguladım (iyi ya da zorla, ki bunun pratik bir faydası olmayacaktır).
Neden olmasın? Evet. Farklı bir fikrim yok, sadece birçok insan nedense bazı şeyleri gerçek isimleriyle çağırmaktan hoşlanmıyor.
Öğrenmenin tam olarak ne zaman durdurulacağı bir metodoloji seçimi meselesidir, ben sadece küresel bir ekstremum tespit etmeden öğrenmeyi durdurmanın imkansız olduğunu vurguluyordum (iyi ya da zorla, ki bunun pratik bir faydası olmayacaktır).
Erken bir kesme noktası, küresel bir uç nokta değildir.
Henüz sormayı düşünmediğiniz soruların bile cevabını biliyorum. Sadece devam et. Yapıcı olduğunda konuşuruz.
Yine kabalık mı ediyorsun? Biliyor olabilirsin ama nedense belli etmiyorsun.
Şu fıkra gibi:
-"Kızım, senin göğüslerin var mı?
-Var!
-Neden onları giymiyorsun?
Erken bir kesme noktası, küresel bir uç nokta değildir.
Yine kabalık mı ediyorsun? Biliyor olabilirsin, ama bunu göstermiyorsun.
Şu fıkra gibi:
-"Kızım, göğüslerin var mı?
-Evet!
-Neden onları giymiyorsun?
Kimseye bir şey göstermek zorunda değilim, teşhirci değilim. Yerinde olsam kibirli davranmazdım.
Kimseye bir şey göstermek zorunda değilim, teşhirci değilim. Yerinde olsam kibirli davranmazdım.
Hangimiz kibirli davranıyoruz?
Henüz sormayı düşünmediğin soruların cevaplarını biliyorum. Devam et.
Tamam. Bunun ne anlama geldiğini açıklayabilir misiniz? Eğitimi tam olarak ne zaman bırakmanız gerekiyor? İlk yinelemede mi? İkincisinde mi? Üçüncüde mi? Yüzüncüde mi? Hangisinde?
Seçilen durdurma kriterine göre
Kimseye bir şey göstermeye ihtiyacım yok, teşhirci değilim. Yerinde olsam kibirli davranmazdım.