機械学習モデルにおけるデータ過剰適合を避ける方法

‘データ過剰適合を避ける機械学習モデルのための効果的な方法’

代わりに堅牢なモデルの汎化を受け入れる

機械学習の世界では、過学習は新しいデータでモデルが苦労する共通の問題です。

この問題を回避するための実用的なヒントを見てみましょう。

過学習の理解

解決策に入る前に、過学習を理解しましょう。

猫と犬を区別する方法を子供に教えようと想像してみてください。

• 「VoAGIニュース、11月8日：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch＆Google Cloudをマスターするための5つの簡単なステップ•データ可視化のためのSQL」
• 「Matplotlibを使用したプロットのスタイリング方法」
• 「特異値分解（SVD）を解説」

子供は「ひげ」と「ふわふわさ」の本質を掴む代わりに、あなたのリビングルームのすべての毛の模様を覚えてしまいます。

それが過学習の要点です。

モデルがトレーニングデータを理解する代わりに繰り返し繰り返す「オウム」になることです。

なぜこのようなことが起こるのでしょうか？

モデルが複雑すぎるせいです。

それはシンデレラのガラスの靴を合わせるようなもので、ただちょうどよくなる代わりに、シンデレラの左足専用のオーダーメイドの靴になってしまいます。

モデルの複雑さ

登場するのはヒーロー: モデルの複雑さです。

適切なバランスを見つけることは、ゴールディロックスが完璧なおかゆのボウルを探すようなものです。

• 単純すぎると、モデルはデータの複雑さを把握できません。
• 複雑すぎると、過学習の道に陥ります。

バランスを見つけるために、モデルを賢者の魔法使いと考えてみましょう。

賢い魔法使いは必要な呪文だけを使い、すべての小さなタスクにドラゴンを召喚しません。

同様に、あなたのモデルは仕事に十分な複雑さを持っている必要がありますが、そこには存在しないパターンを見出すほどではありません。

正則化

機械学習のガンダルフである正則化について話しましょう。

これは、あなたのモデルが狂ってしまうのを防ぐ、信頼できるスタッフです。

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