Uzlabojiet sava kategoriju klasifikācija modeļa veiktspēju
Ja modeļa veiktspēja nav tāda, kādu vēlaties, varat izmēģināt. Šie padomi var palīdzēt pielāgot modeli, lai uzlabotu tā prognozēšanas spēju.
Pievienojiet vairāk pareizi marķētu apmācības datu
Jo pareizāk marķēti apmācības dati jums ir, jo labāk darbosies jūsu modelis. Piemēram, pieņemsim, ka jums ir jā/nē etiķete. Ja lielākajai daļai jūsu datu šajā slejā ir tikai jā , jūsu AI modelis, iespējams, neko daudz neiemācīsies no šiem datiem. Ja jūsu dati nav pareizi marķēti, modelis, iespējams, nemācīsies ļoti labi. Ideāli ir sākt ar nelielu pareizi marķētu piemēru kopumu - varbūt 100 vai mazāk. No turienes jūs varat turpināt dubultot piemēru skaitu iteratīvi un katru reizi pārkvalificēties, atzīmējot veiktspējas izmaiņas. Vispārīgi runājot, vairāk datu ir labāki, bet atdeve no datu pievienošanas samazinās, jo lielāka kļūst jūsu datu kopa.
Vairāk padomu
- Pārliecinieties, vai atzīmju izmantošana treniņu datos ir līdzsvarota. Piemēram: jums ir četras atzīmes 100 teksta vienumiem. Divi pirmie tagi (tag1 un tag2) tiek izmantoti 90 teksta vienumiem, bet pārējie divi (tag3 un tag4) tiek izmantoti tikai atlikušajiem 10 teksta vienumiem. Līdzsvara trūkuma dēļ jūsu modelim var būt grūti pareizi paredzēt tagu3 vai tagu4.
- Noteikti apmāciet savu modeli, izmantojot datus, kas ir līdzīgi tiem, kādiem modelim paredzēts izmantot.
Nākamā darbība
Sava kategoriju klasifikācija modeļa publicēšana