Training
Training refers to the | process of teaching a | machine learning model to
Training đề cập đến | quá trình dạy một | mô hình ML
recognize patterns and make | predictions by exposing it | to a dataset. During
nhận diện các mẫu và đưa ra | dự đoán bằng cách cho nó tiếp xúc | với một tập dữ liệu. Trong quá trình
training, the model learns | from the data by | adjusting its internal parameters
training, mô hình học | từ dữ liệu bằng cách | điều chỉnh các tham số nội bộ
to minimize errors between | its predictions and the | actual outcomes. This process
để giảm thiểu sai số giữa | các dự đoán của nó và | các kết quả thực tế. Quá trình này
involves iteratively feeding the | model with input data, | comparing its outputs to
bao gồm việc liên tục cung cấp | cho mô hình dữ liệu đầu vào, | so sánh các đầu ra của nó với
the correct answers, and | refining its predictions through | techniques like gradient descent.
các câu trả lời đúng, và | tinh chỉnh các dự đoán của nó thông qua | các kỹ thuật như gradient descent.
The goal is to | enable the model to | generalize well so that
Mục tiêu là | cho phép mô hình | tổng quát hóa tốt để
it can make accurate | predictions on new, unseen | data.
nó có thể đưa ra các dự đoán | chính xác trên dữ liệu mới, | chưa từng thấy.
Resources
- What is Model Training? (article)
- Machine learning model training: What it is and why it’s important (article)
- Training ML Models - Amazon (article)
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: Training)