Βελτίωση των επιδόσεων του μοντέλου ταξινόμησης κατηγοριών
Εάν οι επιδόσεις του μοντέλου σας δεν είναι αυτές που θα θέλατε, υπάρχουν μερικά πράγματα που μπορείτε να δοκιμάσετε. Αυτές οι συμβουλές μπορούν να σας βοηθήσουν να προσαρμόσετε το μοντέλο σας, ώστε να βελτιώσετε τη δυνατότητα προβλέψεών του.
Προσθήκη πιο σωστά χαρακτηρισμένων δεδομένων εκπαίδευσης
Όσο πιο σωστές είναι οι ετικέτες στα δεδομένα εκπαίδευσης που διαθέτετε, τόσο καλύτερη θα είναι η απόδοση του μοντέλου σας. Για παράδειγμα, ας πούμε ότι έχετε μια ετικέτα Ναι/Όχι. Εάν τα περισσότερα δεδομένα σας έχουν Ναι σε αυτήν τη στήλη, το μοντέλο AI πιθανώς δεν θα μάθει πολλά από αυτά τα δεδομένα. Εάν τα δεδομένα σας δεν έχουν σωστές ετικέτες, το μοντέλο πιθανώς δεν θα εκπαιδευτεί πολύ καλά. Το ιδανικό είναι να ξεκινήσετε με ένα μικρό σύνολο παραδειγμάτων με σωστές ετικέτες, ίσως 100 ή λιγότερα. Από εκεί, μπορείτε να συνεχίσετε και να διπλασιάζετε τον αριθμό παραδειγμάτων σταδιακά κάνοντας επανεκπαίδευση κάθε φορά και σημειώνοντας την αλλαγή στις επιδόσεις. Σε γενικές γραμμές, ο μεγαλύτερος αριθμός δεδομένων είναι καλύτερος, αλλά το όφελος από την προσθήκη δεδομένων θα φθίνει καθώς θα γίνεται μεγαλύτερο το σύνολο των δεδομένων σας.
Περισσότερες συμβουλές
- Βεβαιωθείτε ότι χρησιμοποιείτε τις ετικέτες με ισορροπημένο τρόπο στα δεδομένα εκπαίδευσης. Για παράδειγμα: Έχετε τέσσερις ετικέτες για 100 στοιχεία κειμένου. Οι δύο πρώτες ετικέτες (tag1 και tag2) χρησιμοποιούνται για 90 στοιχεία κειμένου, αλλά οι άλλες δύο (tag3 και tag4) χρησιμοποιούνται μόνο στα υπόλοιπα 10 στοιχεία κειμένου. Η έλλειψη ισορροπίας ίσως δυσκολέψει τη σωστή πρόβλεψη των ετικετών tag3 ή tag4 από το μοντέλο σας.
- Βεβαιωθείτε ότι εκπαιδεύετε το μοντέλο σας χρησιμοποιώντας δεδομένα που είναι παρόμοια με εκείνα για τα οποία αναμένετε να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο.
Επόμενο βήμα
Δημοσίευση του μοντέλου ταξινόμησης κατηγορίας