דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API. ייצור מערכות למידת מכונה: בחינת הידע חזרה למסלול הלמידה בחרת להשתמש בלמידת מכונה כדי לבנות מודל סיווג שיכול לחזות את המראה של חדי-קרן. במערך הנתונים מפורטים 10,000 מראה של חד-קרן ו-10,000 דמויות של חד-קרן. מערך הנתונים מכיל את המיקום, השעה ביום, הגובה, הטמפרטורה, הלחות, כיסוי העצים, הנוכחות של קשת בענן ועוד כמה מאפיינים. אחרי השקת הכלי לחיזוי מראה חד-קרן, יהיה עליך לשמור על רעננות המודל באמצעות אימון מחדש על נתונים חדשים. מכיוון שאתם אוספים יותר מדי נתונים חדשים לאימון, אתם מחליטים להגביל את נתוני האימון על ידי דגימת הנתונים החדשים בפרק זמן מסוים. כמו כן, עליך להביא בחשבון את הדפוסים היומיים והשנתיים במראה של חדי-קרן. איזה חלון זמן מתאים לך? יום אחד, כי חלון גדול יותר יגרום לכמות גדולה של נתונים ולמודל שלכם ייקח יותר מדי זמן לאמן אותו. תוך שבוע, כדי שמערך הנתונים לא יהיה גדול מדי אבל עדיין תוכלו להתאים דפוסים. שנה אחת, כדי להבטיח שהמודל לא יושפע מהטיות של דפוסים שנתיים. הפעלת חיזוי המראה של חדי הקרן. זה עובד היטב! אתם יוצאים לחופשה וחוזרים אחרי שלושה שבועות ומגלים שאיכות המודל ירדה באופן משמעותי. נניח שלא סביר שההתנהגות של חד-קרן תשתנה באופן משמעותי תוך שלושה שבועות. מהו ההסבר הסביר ביותר לירידה באיכות? הטיה של הצגת האימון: הפורמט של נתוני ההצגה השתנה בהדרגה בשלב מסוים אחרי שהמודל התחיל להציג מודעות. השתמשתם ברמת הדיוק כמדד במהלך האימון. המודל שלך לא פעיל. אף אחת מהתשובות הנ"ל. אתם בוחנים את החיזויים של המודל לגבי אנטארקטיקה, ומגלים שהמודל ביצע שם חיזויים לא טובים מאז שהמודל הופץ לייצור. איזה מהגורמים הבאים עשוי להיות המקור לבעיה? לא היו לך מספיק דוגמאות אימון לאנטארקטיקה. השתמשתם באימון דינמי במקום באימון סטטי. המודל שלך מיושן. כל אלו שהוזכרו למעלה. חיזוי המראה של חד-קרן פועל במשך שנה. תיקנת הרבה בעיות ועכשיו האיכות גבוהה. עם זאת, מזהים בעיה קטנה אבל קבועה. איכות המודל שלך ירדה קצת באזורים עירוניים. מה יכולה להיות הסיבה לכך? האיכות הגבוהה של החיזויים מובילה את המשתמשים למצוא בקלות חד-קרן, וזה משפיע על ההתנהגות עצמה של חדי הקרן. קשה לבנות מודלים של אזורים עירוניים. מופעים חד-קרן מדווחים מספר פעמים באזורים מאוכלסים בצפיפות, ומטים את נתוני האימון שלך. במהלך כל פתרון הבעיות, שיפרתם משמעותית את איכות החיזויים של מודל חד-הקרן, וכתוצאה מכך השימוש גדל פי עשרה. עם זאת, כעת משתמשים מתלוננים שהמודל איטי מאוד; בדרך כלל נדרשות יותר מ-30 שניות כדי להחזיר חיזויים. איזה מהשינויים הבאים יכול לעזור לפתור את הבעיה הזו? להחליף את המודל מאימון דינמי לאימון סטטי. להחליף את המודל מהסקה דינמית להסקה סטטית. לבדוק את איכות המודל לפני הצגת המודעות. אף אחד מהפתרונות שלמעלה לא יעזור. שליחת התשובות error_outline מתן הציונים בבוחן נכשל בגלל שגיאה. אפשר לנסות שוב.
