Пудинг с изюмом: что за модель, кто её так назвал?
Ответы
Роман Прокофьев
Модель ‘Пудинг с изюмом’ (англ. Pudding Cup Model) – это метафорическое описание подхода к машинному обучению, разработанное и популяризированное профессором компьютерных наук Карлом Вимером (Karl Wimmer). Она иллюстрирует проблему переобучения моделей на небольших объемах данных.
Представьте себе: вы пытаетесь научить модель отличать пудинг с изюмом от обычного пудинга. У вас есть всего несколько фотографий – скажем, три фотографии пудинга с изюмом и две фотографии обычного пудинга. Модель может легко ‘запомнить’ эти конкретные изображения и достичь 100% точности на них. Однако, если вы предоставите ей новые фотографии пудингов (с или без изюма), она, скорее всего, допустит ошибки, поскольку не научилась *понимать* общие признаки, отличающие один тип от другого.
В машинном обучении это проявляется в виде высокой точности на тренировочном наборе данных и низкой – на тестовом. Модель ‘переобучилась’, зафиксировав детали конкретных примеров вместо того, чтобы выявить общие закономерности. ‘Пудинг с изюмом’ служит наглядной аналогией для понимания этой концепции и важности использования достаточного объема данных для обучения.
Вимер использовал эту метафору в своих лекциях и публикациях, чтобы сделать сложные концепции машинного обучения более понятными для студентов и широкой аудитории. Она быстро стала популярной благодаря своей простоте и наглядности.
Модель ‘Пудинг с изюмом’ (англ. Pudding Cup Model) – это метафорическое описание подхода к машинному обучению, разработанное и популяризированное профессором компьютерных наук Карлом Вимером (Karl Wimmer). Она иллюстрирует проблему переобучения моделей на небольших объемах данных.
Представьте себе: вы пытаетесь научить модель отличать пудинг с изюмом от обычного пудинга. У вас есть всего несколько фотографий – скажем, три фотографии пудинга с изюмом и две фотографии обычного пудинга. Модель может легко ‘запомнить’ эти конкретные изображения и достичь 100% точности на них. Однако, если вы предоставите ей новые фотографии пудингов (с или без изюма), она, скорее всего, допустит ошибки, поскольку не научилась *понимать* общие признаки, отличающие один тип от другого.
В машинном обучении это проявляется в виде высокой точности на тренировочном наборе данных и низкой – на тестовом. Модель ‘переобучилась’, зафиксировав детали конкретных примеров вместо того, чтобы выявить общие закономерности. ‘Пудинг с изюмом’ служит наглядной аналогией для понимания этой концепции и важности использования достаточного объема данных для обучения.
Вимер использовал эту метафору в своих лекциях и публикациях, чтобы сделать сложные концепции машинного обучения более понятными для студентов и широкой аудитории. Она быстро стала популярной благодаря своей простоте и наглядности.