एआई प्रशिक्षण

एक पर्यवेक्षित प्रशिक्षण दौड़ इनपुट और लक्ष्य उत्तरों के साथ शुरू होती है। मॉडल एक उत्तर की भविष्यवाणी करता है, एक हानि फ़ंक्शन विसंगति को मापता है, और एक अनुकूलन एल्गोरिदम इसके मापदंडों को अपडेट करता है। उदाहरणों के बैचों में इसे दोहराने से नुकसान कम हो सकता है। एक युग का अर्थ है प्रशिक्षण डेटासेट से गुजरना; यह प्रगति की गारंटी नहीं है. डेटासेट और उद्देश्य परिभाषित करते हैं कि मॉडल को सीखने के लिए क्या पुरस्कार दिया जाएगा। किसी खरीदारी की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करना ग्राहक संतुष्टि का अनुमान लगाने के लिए उसे प्रशिक्षित करने से अलग कार्य सिखाता है। एक सुविधाजनक लेबल महत्वपूर्ण परिणाम के लिए एक खराब विकल्प हो सकता है। सेटिंग्स चुनने के लिए सत्यापन उदाहरणों का उपयोग करें, फिर एक अलग परीक्षण सेट पर चयनित मॉडल का मूल्यांकन करें। एक ही व्यक्ति, दस्तावेज़ या घटना से संबंधित रिकॉर्ड एक साथ रखें, अन्यथा विभाजन से जानकारी लीक हो सकती है। पूर्वानुमान के लिए, भविष्य के अवलोकनों को पहले की भविष्यवाणियों में शामिल करने की बजाय बाद की अवधियों पर मूल्यांकन करें। प्रत्येक चेकपॉइंट के साथ डेटा संस्करण, प्रीप्रोसेसिंग नियम, मॉडल कॉन्फ़िगरेशन और मूल्यांकन परिणाम सहेजें। एक सहेजा गया मॉडल अपने टोकननाइज़र या फ़ीचर परिवर्तनों के बिना मूल व्यवहार को पुन: उत्पन्न नहीं कर सकता है। प्रशिक्षण केवल एक परिभाषित प्रयोग के लिए पूरा होता है; परिणाम को तैनात करने से निगरानी और परिचालन जिम्मेदारियां जुड़ जाती हैं।