Інтерактивне середовище – це інтерактивний додаток, який дає змогу керувати різними аспектами тренування й тестування моделі машинного навчання. В інтерактивному середовищі можна вибирати ознаки й налаштовувати гіперпараметри, а потім спостерігати, як ваш вибір впливає на модель.
На цій сторінці представлено дві вправи, що передбачають роботу в інтерактивному середовищі.
Вправа 1. Базове поєднання ознак
Виконуючи цю вправу, потрібно зосередитися на частинах інтерфейсу користувача інтерактивного середовища, указаних нижче.
- Зверніть увагу на три потенційні ознаки моделі, указані в розділі "ОЗНАКИ":
- x1;
- x2;
- x1x2.
- У розділі "ВИХІДНІ ДАНІ" ви побачите квадрат із помаранчевими й синіми точками. Уявіть, що ви дивитеся на квадратний ліс, де помаранчевими точками позначено хворі дерева, а синіми – здорові.
- Якщо придивитись уважно, то між розділами "ОЗНАКИ" й "ВИХІДНІ ДАНІ" можна помітити три тонкі пунктирні лінії, що з’єднують кожну ознаку з результатом. Ширина кожної пунктирної лінії позначає вагу, яка наразі відповідає кожній з ознак. Ці лінії дуже тонкі, тому що початкова вага кожної ознаки – 0. Якщо збільшувати або зменшувати значення ваги, товщина цих ліній змінюватиметься відповідно.
Завдання 1. Ознайомтеся з інтерактивним середовищем:
- Натисніть на тонкій лінії, що з’єднує ознаку x1 із вихідним параметром. З’явиться спливаюче вікно.
- У ньому введіть вагу
1.0. - Натисніть клавішу Enter.
Нижче описано, на що слід звернути увагу.
- Пунктирна лінія для x1 стала товщою, коли ви збільшили вагу, замінивши 0 на 1,0.
- З’явився помаранчево-синій фон.
- Помаранчевий фон – це припущення моделі щодо того, де ростуть хворі дерева.
- Синій – припущення щодо того, де ростуть здорові дерева. Результат роботи моделі повністю незадовільний: близько половини припущень моделі хибні.
- Оскільки вага параметра x1 становить 1,0, а інших ознак – 0, модель точно відповідає значенням x1.
Завдання 2. Змініть параметри ваги якоїсь з ознак або всіх трьох так, щоб модель (кольори фону) успішно прогнозувала місцезнаходження хворих і здорових дерев. Вирішення наведено під зображенням інтерактивного середовища.
Вправа 2. Складніше поєднання ознак
Щоб виконати другу вправу, подивіться на розташування помаранчевих і синіх точок (які позначають хворі й здорові дерева відповідно) у вихідній моделі. Нижче описано, на що слід звернути увагу.
- Точки утворюють дещо сферичні візерунки.
- Розташування точок зашумлене; зокрема, зверніть увагу на випадкові сині точки в зовнішній сфері помаранчевих точок. Отже, навіть найкраща модель навряд чи зможе правильно спрогнозувати розташування кожної точки.
Завдання 1. Ознайомтеся з інтерфейсом користувача інтерактивного середовища.
- Натисніть кнопку запуску/паузи (значок із білим трикутником усередині чорного кола). В інтерактивному середовищі почнеться навчання моделі; спостерігайте, як збільшується значення на лічильнику епох.
- Коли мине принаймні 300 епох, натисніть ту саму кнопку, щоб призупинити навчання.
- Подивіться на модель. Чи робить вона хороші прогнози? Іншими словами, чи розташовано сині точки здебільшого на синьому фоні, а помаранчеві – на помаранчевому?
- Зверніть увагу на значення параметра "Втрати при тестуванні" у розділі "ВИХІДНІ ДАНІ". Воно ближче до 1,0 (більші втрати) чи 0 (менші)?
- Скиньте налаштування інтерактивного середовища, натиснувши значок стрілки у формі кола, розташований ліворуч від кнопки запуску/паузи.
Завдання 2. Створіть кращу модель, виконуючи вказівки, наведені нижче.
- Виберіть будь-яку комбінацію з п’яти можливих ознак або скасуйте її вибір.
- Налаштуйте швидкість навчання.
- Навчайте систему принаймні впродовж 500 епох.
- Перевірте значення параметра "Втрати при тестуванні". Вдається зробити так, щоб значення цього показника було меншим за 0,2?
Вирішення наведено під зображенням інтерактивного середовища.