Este guia explicará a validação cruzada e seu funcionamento usando o AWS Service.
O que é validação cruzada?
A validação cruzada permite que os desenvolvedores comparem diferentes modelos de aprendizado de máquina e tenham uma noção de como funcionam na vida real. Ele ajuda o usuário a descobrir qual modelo de Machine Learning (ML) ou Deep Learning (DL) funcionará melhor para um determinado dado ou cenário. Existem situações em que vários modelos podem ser usados para um conjunto de dados, aqui os desenvolvedores usam a validação cruzada para obter um modelo adequado para obter resultados otimizados:
Como funciona a validação cruzada?
Para verificar os modelos de ML em um conjunto de dados, o usuário precisa estimar os recursos do modelo, o que é chamado de treinamento do algoritmo. Outra coisa a verificar é a avaliação do modelo para descobrir o desempenho dele e é chamado de teste do modelo. Não é uma boa ideia testar o modelo em todos os dados, no entanto, usamos 75% dos dados para treinamento e 25% para teste para obter melhores resultados. A validação cruzada realiza testes a cada 25% dos dados para verificar qual bloco tem o melhor desempenho:
O que é o Amazon SageMaker?
A validação cruzada na AWS pode ser feita usando o serviço Amazon SageMaker, pois ele foi projetado para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Ele ajuda cientistas de dados e desenvolvedores a preparar dados para criar modelos eficientes de ML ou DL, reunindo recursos criados especificamente. Esses recursos são úteis para construir modelos otimizados e precisos que terão a capacidade de melhorar com o tempo:
Recursos do Amazon SageMaker
O Amazon SageMaker é um serviço gerenciado e não requer o gerenciamento de ambientes de ML. Ele precisa de muitos dados para treinar e criar modelos de ML para se conectar bem com os serviços Amazon S3 ou Amazon Redshift para coletar dados. Pode ser difícil obter informações dos dados brutos, portanto, também requer recursos para construir modelos. Em seguida, use os dados para treinar modelos e, em seguida, execute testes usando cada 25% dos dados para obter melhores resultados/previsões:
Isso é tudo sobre validação cruzada na AWS.
Conclusão
A validação cruzada é o processo de obter o aprendizado de máquina ideal ou modelo de aprendizado profundo para os dados para obter melhores resultados. Ele realizará testes para cada seção de 25% dos dados para entender qual bloco fornece a saída máxima, tornando-o um modelo de ajuste apropriado. A AWS fornece o serviço SageMaker para realizar validação cruzada e criar modelos de aprendizado de máquina na nuvem. Este guia explicou o processo de validação cruzada e seu funcionamento na AWS.