tailieunhanh - Bài giảng Học máy: Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy - Nguyễn Nhật Quang

Bài giảng Học máy: Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy trình bày những nội dung chính sau: Đánh giá hiệu năng học máy, các phương pháp đánh giá hiệu năng học máy, Bootstrap sampling, tập tối ưu, các tiêu chí đánh giá tập tối ưu, tính chính xác, ma trận nhầm lẫn, . | Học Máy IT 4862 Nguyễn ễ Nhật hậ Quang quangnn-fit@ Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ thông tin và truyền thông Năm học 2011-2012 Nội dung d môn ô học h Giới thiệu chung g Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy Cá phương Các h pháp há học h dựa d t ê xác trên á suất ất Các phương pháp học có giám sát Các phương pháp học không giám sát Lọc cộng tác Học tăng cường Học Máy IT 4862 2 Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy 1 Việc đánh giá hiệu năng hệ thống học máy thường được thực hiện dựa trên thực nghiệm experimentally experimentally hơn là dựa trên phân tích analytically Các đánh ggiá p phân tích analytical y evaluation nhằm chứng minh một hệ thống là đúng đắn correct và hoàn chỉnh complete vd các bộ chứng minh định lý trong Logics Không thể xây dựng một đặc tả định nghĩa hình thức của vấn đề mà mộtộ hệ ệ thống g học ọ máyy g giải q quyết y Đối với bài toán học máy thì tính đúng đắn và tính hoàn chỉnh là gì Học Máy IT 4862 3 Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy 2 Tập trung vào việc đánh giá hiệu năng của hệ thống Thực hiện một cách tự động động sử dụng một tập các ví dụ tập thử nghiệm Không g cần sự tham g gia can thiệp p của người g dùng g Các phương pháp đánh giá evaluation methods Làm à sao có được mộtộ đá đánh g giá á đá đángg tin cậy về ề hiệu ệu năng của hệ thống Các tiêu chí đánh g giá evaluation metrics Làm sao để đo tính toán hiệu năng của hệ thống Học Máy IT 4862 4 Các p phươngg pháp p p đánh giá g 1 Được dùng để huấn Tập huấn ấ ố luyện hệ thống luyện Toàn bộ Tùy chọn và được dùng để tối tập ví dụ ưu các tham số của hệ thống Tập tối ưu Được dùng để đánh giá Tập ập kiểm hệ thống đã sau khi thử đ được h ấ luyện huấn l ệ Học Máy IT 4862 5 Các p phươngg pháp p p đánh giá g 2 Làm thế nào để thu được một đánh giá đáng tin cậy về ệ năng hiệu g của hệ ệ thống g Tập huấn luyện càng lớn thì hiệu năng của hệ thống học càng tốt Tập kiểm thử càng lớn thì việc đánh giá càng chính xác Vấn đề Rất khó ít khi có thể có được các tập dữ liệu rất lớn Hiệu

TỪ KHÓA LIÊN QUAN