ข้อมูลเชิงหมวดหมู่: แสดงการออกกำลังกายแบบข้ามกลุ่ม

Playground เป็น แอปพลิเคชันแบบอินเทอร์แอกทีฟที่ให้คุณจัดการ ในการฝึกอบรมและทดสอบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง Playground ให้คุณเลือกฟีเจอร์ และปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ได้ แล้วสำรวจว่าตัวเลือกของคุณมีผลต่อโมเดลอย่างไร

หน้านี้มีแบบฝึกหัด Playground 2 ข้อ

แบบฝึกหัด 1: ไม้กางเขนแบบพื้นฐาน

สำหรับแบบฝึกหัดนี้ ให้เน้นที่ส่วนต่างๆ ต่อไปนี้ของ Playground อินเทอร์เฟซผู้ใช้:

  • ในส่วน "ฟีเจอร์" ให้ดูฟีเจอร์โมเดลที่เป็นไปได้ 3 ฟีเจอร์ ดังนี้
    • 1
    • 2
    • X1 X 2
  • ใต้ OUTPUT คุณจะเห็นสี่เหลี่ยมจัตุรัสที่มีสีส้ม และจุดสีน้ำเงิน ลองจินตนาการว่าคุณกำลังมองดูป่ารูปสี่เหลี่ยม จุดสีส้มแสดงถึงตำแหน่งของต้นไม้ที่ป่วย และจุดสีน้ำเงินแสดงถึง ตำแหน่งของต้นไม้ที่แข็งแรง
  • ระหว่างคุณลักษณะและ OUTPUT ถ้ามองให้ไกล คุณจะเห็น เส้นประสีจางๆ ที่เชื่อมต่อแต่ละฟีเจอร์กับเอาต์พุต ความกว้างของเส้นประแต่ละเส้นแสดงถึงน้ำหนักที่สัมพันธ์กับปัจจุบัน กับแต่ละฟีเจอร์ เส้นเหล่านี้จางลงมากเพราะน้ำหนักเริ่มต้น สำหรับแต่ละฟีเจอร์มีค่าเริ่มต้นเป็น 0 เมื่อน้ำหนักเพิ่มขึ้นหรือลดลง ดังนั้น ความหนาของเส้นเหล่านี้

งานที่ 1: สำรวจ Playground โดยดำเนินการดังนี้

  1. คลิกเส้นเล็กๆ ที่เชื่อมต่อฟีเจอร์ x1 กับเอาต์พุต ป๊อปอัปจะปรากฏขึ้น
  2. ป้อนน้ำหนัก 1.0 ในป๊อปอัป
  3. กด Enter

โปรดสังเกตสิ่งต่อไปนี้

  • เส้นประของ x1 จะหนาขึ้นเมื่อน้ำหนักเพิ่มขึ้น ตั้งแต่ 0 ถึง 1.0
  • พื้นหลังสีส้มและสีน้ำเงินจะปรากฏขึ้น
    • พื้นหลังสีส้มเป็นการเดาตำแหน่งของต้นไม้ที่ป่วย
    • พื้นหลังสีฟ้าคือการคาดเดาของโมเดลว่าต้นไม้ที่มีสุขภาพดีตรงไหน นายแบบ/นางแบบทำงานได้แย่มาก ประมาณครึ่งหนึ่งของการคาดเดาของโมเดล ผิด
  • เนื่องจากน้ำหนักของฟีเจอร์อื่นๆ คือ 1.0 และ 1 เท่ากับ 0 โมเดลตรงกับค่าของ x1 ทุกประการ

งานที่ 2: เปลี่ยนน้ำหนักของฟีเจอร์ใดๆ หรือทั้ง 3 ฟีเจอร์เพื่อให้ โมเดล (สีพื้นหลัง) คาดการณ์การเจ็บป่วยและสุขภาพได้สำเร็จ ต้นไม้ วิธีแก้ปัญหาจะปรากฏอยู่ใต้ Playground

แบบฝึกหัด 2: กากบาทฟีเจอร์ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น

สำหรับแบบฝึกหัดที่สอง ให้ดูที่การจัดเรียงจุดสีส้ม (ต้นไม้ป่วย) และจุดสีน้ำเงิน (ต้นไม้ที่มีสุขภาพดี) ในโมเดลเอาต์พุต สังเกตเห็นสิ่งต่อไปนี้:

  • จุดจะอยู่ในรูปแบบ 360 องศาคร่าวๆ
  • การจัดเรียงจุดมีเสียงดัง ตัวอย่างเช่น สังเกตการณ์สีน้ำเงิน จุดในทรงกลมด้านนอกของจุดสีส้ม ดังนั้น แม้แต่โมเดลที่ดี ไม่น่าจะคาดการณ์แต่ละจุดได้ถูกต้อง

งานที่ 1: สำรวจ UI ของ Playground โดยทำดังนี้

  1. คลิกปุ่มเรียกใช้/หยุดชั่วคราว ซึ่งเป็นรูปสามเหลี่ยมสีขาวภายในกรอบสีดำ แวดวง Playground จะเริ่มฝึกโมเดล สังเกตการณ์ ตัวนับ Epoch จะเพิ่มขึ้น
  2. หลังจากที่ระบบฝึกฝนเป็นเวลาอย่างน้อย 300 Epoch แล้ว ให้กด ปุ่มเรียกใช้/หยุดชั่วคราวเพื่อหยุดการฝึกชั่วคราว
  3. ดูที่โมเดล โมเดลนี้คาดการณ์ได้ดีหรือไม่ กล่าวคือ คือจุดสีน้ำเงินที่โดยทั่วไปล้อมรอบด้วยพื้นหลังสีฟ้า และเป็น โดยทั่วไปจุดสีส้มล้อมรอบด้วยพื้นหลังสีส้ม?
  4. ตรวจสอบค่าของการเสียการทดสอบ ซึ่งปรากฏอยู่ใต้ OUTPUT นี่ใช่ มากกว่า 1.0 (ขาดทุนมากกว่า) หรือใกล้เคียงกับ 0 (ขาดทุนต่ำกว่า)
  5. รีเซ็ต Playground โดยการกดลูกศรโค้งทางด้านซ้ายของ ปุ่มเรียกใช้/หยุดชั่วคราว

งานที่ 2: สร้างโมเดลที่ดีขึ้นโดยดำเนินการดังนี้

  1. เลือกหรือยกเลิกการเลือกชุดค่าผสมของฟีเจอร์ที่เป็นไปได้ 5 รายการ
  2. ปรับอัตราการเรียนรู้
  3. ฝึกระบบเป็นเวลาอย่างน้อย 500 Epoch
  4. ตรวจสอบค่าของการแพ้การทดสอบ คุณสามารถทำให้การทดสอบที่สูญเสียไปน้อยกว่า 0.2 ได้หรือไม่

โซลูชันจะปรากฏใต้ Playground

ก่อนหน้า
ข้ามฟีเจอร์ (5 นาที)
ถัดไป
ทดสอบความรู้ของคุณ (10 นาที)