使用機器學習解決問題的五步驟 | 就愛喝咖啡
![使用機器學習解決問題的五步驟](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
2022年1月27日—本篇為機器學習入門觀念的第五篇文章。在前一篇文章中,我們介紹了「建立資料集」的概念與重要性。在本篇文章中,將會說明「模型訓練」的意義。
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前言 & 概述用機器學習解決問題的第三步驟:模型訓練
本篇為機器學習入門觀念[1]的第五篇文章。在前一篇文章中,我們介紹了「建立資料集[2]」的概念與重要性。在本篇文章中,將會說明「模型訓練」的意義。
資料集到模型訓練建立資料集後,我們通常會將資料集切成兩部分 : 訓練資料集 (Training Dataset) 與測試資料集 (Test Dataset)。訓練資料集用來訓練模型,當模型完成訓練過後,我們希望利用一些模型沒看過的資料來檢驗模型的表現。此時,即是透過測試資料集來檢驗模型的好壞。
模型訓練的意義在「機器學習的模型、訓練與推論[3]」一文中,我們了解到機器學習中「模型」其實就是一個「函式」。一個函式會接受一個輸入,經過運算後,回傳一個輸出。函式中有許多「參數」(Parameter),正式這些參數決定函式的輸出是什麼。
因此,模型訓練的概念就是「透過某種方式不停的調整模型中的參數 (Parameter) 數值,使的模型的輸出愈來愈精準,也就是最小化損失函數 (Loss Function)」。
上面這句話中,出現了兩個重要的名詞 : 參數 (Parameter) 與損失函數 (Loss Function),讓我們好好理解他們的意思!
參數 (Parameter) : 模型其實就是一個函式,函式中存在許多參數,這些參數與函式的輸入進行運算後,得到一個輸出。舉例來說,我們有一個函式:F1(x) = 3x + 5 其中 3 與 5 都是這個函式的參數。如果輸入 6 到函式中,則...
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