Evitare il sovrapprendimento dei dati nei modelli di apprendimento automatico

Come evitare il sovrapprendimento dei dati nei modelli di apprendimento automatico

Abbraccia largamente la generalizzazione del modello al posto

Nel mondo dell’apprendimento automatico, l’overfitting è un problema comune che provoca difficoltà ai modelli con nuovi dati.

Esaminiamo alcuni consigli pratici per evitare questo problema.

Comprendere l’Overfitting

Prima di addentrarci nelle soluzioni, comprendiamo l’overfitting.

Immaginate di insegnare a un bambino a distinguere tra gatti e cani.

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Invece di cogliere l’essenza di “baffi” e “sofficità”, il bambino memorizza ogni motivo del pelo nel vostro salotto.

Questo è l’overfitting in poche parole.

È quando il vostro modello diventa un pappagallo – ripetendo i dati di addestramento invece di capire i concetti.

Perché succede questo?

Colpa del modello che è troppo complesso.

È come calzare la scarpetta di Cenerentola, ma invece di essere giusta, diventa una scarpa su misura esclusivamente per il piede sinistro di Cenerentola.

Complessità del Modello

Incontrate l’eroe: complessità del modello.

Trovare il giusto equilibrio è come Goldilocks alla ricerca della ciotola di porridge perfetta.

• Troppo semplice e il vostro modello non può cogliere le sfumature dei dati.
• Troppo complesso e vi inabissate nella tana del coniglio dell’overfitting.

Per trovare un equilibrio, immaginate il vostro modello come un mago.

Un saggio mago utilizza solo incantesimi sufficienti, non evoca draghi per ogni piccolo compito.

Allo stesso modo, il vostro modello dovrebbe essere abbastanza complesso per il lavoro ma non così tanto da vedere schemi che non ci sono.

Regolarizzazione

Discutiamo del Gandalf dell’apprendimento automatico: regolarizzazione.

È il vostro affidabile staff, che impedisce al vostro modello di uscire dai binari.