Training History (historial de entrenamiento) se refiere al registro de información.
Métricas que se recopilan durante el proceso de entrenamiento.
De un modelo de aprendizaje automático.
Este historial permite analizar el rendimiento del modelo.
Identificar problemas como el sobreajuste o el infraajuste.
Realizar ajustes en los hiperparámetros.
La arquitectura para mejorar los resultados.
Elementos Claves del Historial de Entrenamiento
El historial de entrenamiento incluye una variedad de métricas.
Información generada durante cada época
Iteración del entrenamiento:
Pérdida (Loss)
Valor de la función de pérdida que mide el error.
Entre las predicciones del modelo y los valores reales.
Se registra tanto para los datos de entrenamiento.
Como para los de validación.
Ejemplo: loss = 0.345.
Precisión (Accuracy)
Porcentaje de predicciones correctas.
Sobre el total de datos.
Ejemplo: accuracy = 92%.
Tasa de Aprendizaje (Learning Rate)
Cambios en la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento.
Si se utiliza un plan de ajuste dinámico (learning rate scheduler).
Ejemplo: learning_rate = 0.001.
Tiempo de Entrenamiento
Tiempo requerido para completar cada época.
El total del entrenamiento.
Ejemplo: epoch_time = 3.2 segundos.
Métricas Personalizadas
Métricas definidas para tareas específicas.
F1-Score, precisión, sensibilidad, etc.
Ejemplo: F1_Score = 0.85.
Estructura del Historial de Entrenamiento
El historial se almacena generalmente como un diccionario.
En estructuras similares a tablas e.g., DataFrames.
Ejemplo de un historial típico:
{
«epoch»: [1, 2, 3, 4, 5],
«train_loss»: [0.654, 0.432, 0.321, 0.250, 0.210],
«val_loss»: [0.678, 0.450, 0.360, 0.300, 0.280],
«train_accuracy»: [75, 85, 90, 92, 94],
«val_accuracy»: [73, 82, 88, 90, 91],
«learning_rate»: [0.01, 0.01, 0.001, 0.001, 0.0001]
}
Visualización del Historial
El análisis del historial de entrenamiento.
Se realiza mediante gráficos que comparan las métricas.
De entrenamiento y validación.
Ayuda a identificar patrones.
Convergencia
Se observa si la pérdida disminuye.
De forma constante y la precisión aumenta.
Sobreajuste
Cuando la pérdida de validación comienza a aumentar.
Mientras la pérdida de entrenamiento sigue disminuyendo.
Infraajuste
Cuando tanto las métricas de entrenamiento.
De validación son malas.
Indica que el modelo no está aprendiendo adecuadamente.
Ejemplo de Visualización en Python
import matplotlib.pyplot as plt
# Datos ficticios de historial
epochs = [1, 2, 3, 4, 5]
train_loss = [0.654, 0.432, 0.321, 0.250, 0.210]
val_loss = [0.678, 0.450, 0.360, 0.300, 0.280]
# Gráfico de pérdidas
plt.plot(epochs, train_loss, label=’Pérdida de Entrenamiento’)
plt.plot(epochs, val_loss, label=’Pérdida de Validación’)
plt.xlabel(‘Épocas’)
plt.ylabel(‘Pérdida’)
plt.title(‘Historial de Entrenamiento’)
plt.legend()
plt.show()
Importancia del Historial de Entrenamiento
Diagnóstico de Problemas
Detectar problemas de entrenamiento.
Tasa de aprendizaje inadecuada o arquitectura incorrecta.
Evaluación del Modelo
Permite comparar el rendimiento.
Entre modelos o experimentos diferentes.
Optimización del Modelo
Usar información histórica para ajustar hiperparámetros.
Arquitecturas y estrategias de entrenamiento.
Reproducibilidad
Almacenar el historial asegura que los experimentos .
Puedan ser analizados y replicados posteriormente.
Casos de Uso Común
Entrenamiento de Redes Neuronales
Los frameworks como TensorFlow y PyTorch.
Generan un historial automático.
Ajuste de Modelos Hiperparamétricos
Comparar el impacto de diferentes hiperparámetros.
En el rendimiento del modelo.
Investigación Académica
Documentar experimentos para análisis y publicación.
Monitoreo en Producción
Asegurar que los modelos en producción.
Mantengan su rendimiento esperado.
El historial de entrenamiento proporciona información valiosa.
Sobre el comportamiento del modelo.
Durante el entrenamiento.
Permitiendo mejorar su rendimiento.
Garantizar una implementación.
Efectiva en aplicaciones reales.
Su análisis cuidadoso puede marcar la diferencia.
Entre un modelo funcional y uno excepcional.
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