Questa guida spiegherà la convalida incrociata e il suo funzionamento utilizzando il servizio AWS.
Cos'è la convalida incrociata?
La convalida incrociata consente agli sviluppatori di confrontare diversi modelli di apprendimento automatico e avere un'idea del loro funzionamento nella vita reale. Aiuta l'utente a capire quale modello di Machine Learning (ML) o Deep Learning (DL) funzionerà meglio per un particolare dato o scenario. Ci sono situazioni in cui è possibile utilizzare più modelli per un set di dati, qui gli sviluppatori utilizzano la convalida incrociata per ottenere un modello adatto per ottenere risultati ottimizzati:
Come funziona la convalida incrociata?
Per controllare i modelli ML su un set di dati, l'utente deve stimare le caratteristiche del modello che si chiama addestramento dell'algoritmo. Un'altra cosa da controllare è la valutazione del modello per scoprire come ha funzionato e si chiama test del modello. Non è una buona idea testare il modello su tutti i dati, tuttavia utilizziamo il 75% dei dati per l'addestramento e il 25% per i test per ottenere risultati migliori. La convalida incrociata esegue test su ogni 25% dei dati per verificare quale blocco funziona meglio:
Cos'è Amazon SageMaker?
La convalida incrociata in AWS può essere eseguita utilizzando il servizio Amazon SageMaker poiché è progettato per creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning. Aiuta i data scientist e gli sviluppatori a preparare i dati per la creazione di modelli ML o DL efficienti riunendo funzionalità appositamente create. Queste capacità sono utili per costruire modelli ottimizzati e accurati che avranno la capacità di migliorare nel tempo:
Caratteristiche di Amazon SageMaker
Amazon SageMaker è un servizio gestito e non richiede la gestione di ambienti ML. Ha bisogno di molti dati per addestrare e creare modelli ML, quindi si collega bene con i servizi Amazon S3 o Amazon Redshift per raccogliere i dati. I dati grezzi possono essere difficili da ottenere informazioni, quindi richiedono anche funzionalità per costruire modelli. Quindi utilizzare i dati per addestrare i modelli e quindi eseguire test su di essi utilizzando ogni 25% dei dati per ottenere risultati/predizioni migliori:
Questo è tutto sulla convalida incrociata in AWS.
Conclusione
La convalida incrociata è il processo per ottenere il modello ottimale di machine learning o deep learning affinché i dati ottengano risultati migliori. Eseguirà test per ogni sezione del 25% dei dati per capire quale blocco fornisce l'output massimo rendendolo un modello di adattamento appropriato. AWS fornisce il servizio SageMaker per eseguire la convalida incrociata e creare modelli di machine learning nel cloud. Questa guida ha spiegato il processo di convalida incrociata e il suo funzionamento in AWS.