AIトレーニング

教師ありトレーニングの実行は、入力と目標の回答から始まります。モデルは答えを予測し、損失関数は不一致を測定し、最適化アルゴリズムはそのパラメーターを更新します。これをサンプルのバッチにわたって繰り返すと、損失を減らすことができます。エポックとは、トレーニング データセットを 1 回通過することを意味します。進歩を保証するものではありません。データセットと目的は、モデルが学習に対して何を報酬を受けるかを定義します。購入を予測するためにモデルをトレーニングすることは、顧客満足度を推定するためにモデルをトレーニングすることとは異なるタスクを教えます。便利なラベルは、重要な結果の代用としては不十分である可能性があります。検証例を使用して設定を選択し、選択したモデルを別のテスト セットで評価します。分割すると情報が漏洩する可能性がある場合は、同じ人物、文書、またはイベントに属する記録をまとめて保存します。予測の場合は、将来の観察を以前の予測に組み込むのではなく、後の期間で評価します。データのバージョン、前処理ルール、モデル構成、および各チェックポイントの評価結果を保存します。トークナイザーまたは特徴変換を行わずに保存されたモデルは、元の動作を再現しない可能性があります。トレーニングは、定義された実験に対してのみ完了します。結果をデプロイすると、監視と運用上の責任が追加されます。