Eine unserer wiederkehrenden ML-Pipelines wird in jüngster Zeit in der täglichen Ausbildung ständig überlagert. Das ML-Modell ist das Werbepersonalisierungsmodell für unsere E-Commerce-Website. Was könnte das Problem sein?
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Es ist unmöglich zu sagen, ohne mehr Details über den Betrieb des Systems. Welche Art von Machine-Learning-Algorithmen verwendet es? Wie wird es trainiert?
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Es zeigt klassische überpassende Tendenzen, wie das Wiederholen der gleichen Wörter genau aus dem Trainingsdatensatz ohne Varianz. Warum sollte das passieren?
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Wenn das Modell klassische Überanpassungstendenzen zeigt, wie das Wiederholen der gleichen Wörter genau aus dem Trainingsdatensatz ohne Varianz, kann es sein, weil das Modell zu komplex ist, zu viele Parameter hat oder zu lange trainiert wird. Dies kann dazu führen, dass das Modell die Trainingsdaten auswendig lernt, anstatt die zugrunde liegenden Muster zu erlernen, was zu einer schlechten Verallgemeinerung und Überanpassung führen kann. Um dieses Problem anzugehen, könnten Sie Folgendes versuchen: -Verringern Sie die Komplexität des Modells durch Entfernen unnötiger Funktionen oder durch Verwendung einer einfacheren Architektur. -Verwenden Sie frühzeitiges Stoppen, um das Training zu stoppen, wenn der Validierungsfehler aufhört, um eine Überanpassung des Modells zu verhindern. -Erhöht die Menge der Regularisierung, die während des Trainings verwendet wird, wie L1 oder L2 Regularisierung, um zu verhindern, dass das Modell Lärm in die Daten passt. -Verwenden Sie mehr Daten, um das Modell zu trainieren, was ihm helfen kann, besser zu verallgemeinern. -Performieren Sie Hyperparameter-Tuning, um die optimalen Einstellungen für das Modell zu finden, die helfen können, Überanpassungen zu verhindern. -Stellen Sie sicher, dass die Trainings- und Validierungsdaten repräsentativ für die gesamte Population sind und sind nicht voreinschränkt.
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