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कोर्स विवरण
मशीन लर्निंग मॉडल अब पहले से कहीं आसान बन गए हैं। लेकिन सही validation के बिना, किसी मॉडल से नए डेटा पर मिलने वाले नतीजे उतने सटीक नहीं हो सकते जितनी उम्मीद होती है। Model validation विश्लेषकों को यह आत्मविश्वास से बताने देता है कि आपका मॉडल कितना अच्छा है। हम यह सवाल classification मॉडलों के लिए tic-tac-toe endgame के पूरे scenarios सेट पर, और regression मॉडलों के लिए fivethirtyeight के ultimate Halloween candy power ranking डेटासेट पर जवाब देंगे। इस कोर्स में, हम model validation की बुनियाद समझेंगे, अलग-अलग validation तकनीकों पर चर्चा करेंगे, और validated तथा high-performing मॉडल बनाने के लिए टूल्स विकसित करना शुरू करेंगे।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
scikit-learn में Basic Modeling
मॉडलों को validate करने से पहले, यह समझना ज़रूरी है कि उन्हें बनाना और उनके साथ काम करना कैसे होता है। यह अध्याय scikit-learn में regression और classification मॉडल चलाने का परिचय देता है। आगे के सभी अध्यायों में हम इसी model-building नींव का उपयोग करेंगे.
2
Validation Basics
यह अध्याय model validation की मूल बातें कवर करता है। डेटा को training, validation, और testing डेटासेट में बाँटने से लेकर bias-variance tradeoff को समझने तक, हम K-Fold और Leave-One-Out validation जैसी तकनीकों की बुनियाद रखते हैं, जिनका अभ्यास अध्याय तीन में होगा.
3
Cross Validation
Holdout sets model validation शुरू करने का अच्छा तरीका हैं। हालाँकि, सिर्फ एक train और test सेट अक्सर काफी नहीं होता। Cross-validation को model performance की validation के लिए gold standard माना जाता है और hyper-parameters को tune करते समय लगभग हमेशा प्रयोग किया जाता है। यह अध्याय model performance को validate करने के लिए cross-validation करने पर केंद्रित है.
4
Hyperparameter tuning के साथ सर्वश्रेष्ठ मॉडल चुनना.
पहले तीन अध्याय model validation तकनीकों पर केंद्रित थे। अध्याय 4 में हम इन्हें, विशेषकर cross-validation को, hyperparameter tuning सीखते हुए लागू करेंगे। आखिरकार, model validation ही tuning को संभव बनाता है और हमें कुल मिलाकर सबसे अच्छा मॉडल चुनने में मदद करता है.
Python में Model Validation
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