[Pour les débutants] Je souhaite expliquer le nombre d’apprentissage d’une manière facile à comprendre.

introduction

Quand je regarde des articles sur l'intelligence artificielle, je vois souvent le mot «** temps d'apprentissage **».

Chaque article est expliqué avec des mots difficiles, donc c'est difficile à comprendre! Je pense que beaucoup de gens pensaient cela.

Cette fois, j'expliquerai le "nombre d'apprentissages" d'une manière facile à comprendre.

Ce qui est écrit

1. Quel est le nombre d’apprentissage?
2. Quelle est la taille du lot?
3. Résumé

1. Quel est le nombre d’apprentissage?

Voir l'image ci-dessous. C'est le nombre des apprentissages.

Je vais expliquer un par un.

Par exemple, vous essayez maintenant de créer une intelligence artificielle (IA) qui sépare les images de chiens et de chats. Nous avons préparé 3 000 images de chiens et 3 000 images de chats, pour un total de 6 000.

Nous montrerons ces 6000 images à l'IA pour vous aider à vous souvenir des caractéristiques des chiens et des chats. Cependant, l'IA ne peut pas être intelligente simplement en "voyant 6 000 feuilles une fois". C'est la même chose que de ne pas pouvoir se souvenir de ce que l'enseignant a dit en même temps en classe.

Alors, j'essaye de m'en souvenir en regardant 6 000 feuilles encore et encore. En termes simples, ce "combien de fois vous avez vu (rappelé)" est le nombre de fois que vous avez appris.

Si vous voyez 6 000 images 3 fois, vous apprendrez 3 fois. (18 000 au total) Si vous regardez 6 000 images 5 fois, vous apprendrez 5 fois. (30 000 feuilles au total) Si vous voyez 6 000 images 100 fois, vous apprendrez 100 fois. (6 000 000 au total)

Plus vous en apprendrez, plus votre IA sera intelligente. La première fois (les 6 000 premières photos) était "Je ne sais pas si c'est un chien ou un chat ...", mais quand je l'ai montré deux ou trois fois, "Je ne le savais pas avant, mais maintenant je sais!" Je deviendrai plus intelligent avec le sentiment.

Les bases sont comme ça, mais en réalité, vous apprenez d'une manière légèrement différente. Il y a quelques années, un grand homme a pensé à "une manière plus efficace et plus intelligente". Voilà comment utiliser la "taille du lot".

2. Quelle est la taille du lot?

Pour nous souvenir plus efficacement, nous utilisons l'idée de la taille du lot. Par exemple, si la taille du lot = 600, ce sera comme suit.

Divisez 6 000 images en groupes de 600 chacun. À l'heure actuelle, «600» correspond à la ** taille du lot **. Étant donné que 6 000 feuilles sont divisées en 600 feuilles, un total de 10 groupes peut être créé. L'IA apprendra pour chaque groupe.

Il y a un point à noter ici. Les images à regrouper ne sont pas sélectionnées dans l'ordre à partir de la première image, mais sont sélectionnées de 6 000 à «** aléatoire **».

Choisissez 600 parmi 6000 → Groupe 1 Choisissez 600 parmi 6000 → Groupe 2 Choisissez 600 parmi 6000 → Groupe 3

Faites 10 groupes comme celui-ci. À ce stade, il n'est pas nécessaire de décider du nombre de chiens et du nombre de chats. Faites un groupe de 600 feuilles chacun.

Certains d'entre vous se sont peut-être demandé: «Si vous les sélectionnez au hasard, vous obtiendrez des images sélectionnées 2,3 fois ou des images qui ne le seront jamais».

C'est vrai. Il semble qu'une IA flexible puisse être créée en "sélectionnant de manière appropriée" de cette manière. (Ce n'est pas grave si vous y pensez)

De plus, si vous divisez 6 000 feuilles par taille de lot = 600, vous pouvez créer 10 groupes, et ce "10" est appelé "** itération **".

Itération signifie «répété» en japonais. Il est utilisé dans une atmosphère de "itération 1, itération 2, itération 3" telle que "une, deux, trois fois".

En d'autres termes, dans cet exemple, Un ensemble de données de 6000 a été formé avec une taille de lot de 600 et une itération de 10. Ce sera comme ça.

À propos, les programmeurs appellent le nombre d’apprentissage le «numéro d’époque». Epoque 3 pour 3 apprentissages, 10 temps d'apprentissage est l'époque 10, Epoque 100 pour 100 apprentissages, On dirait.

3. Résumé

La figure ci-dessous résume l'époque, la taille du lot et l'itération.

Si vous pouvez comprendre ce chiffre, vous devriez être capable de le comprendre même lorsque le mot «learning count» apparaît lorsque vous regardez des articles et des articles sur l'intelligence artificielle!

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