Name: دادههای آموزشی (Train)، اعتبارسنجی (Validation) و آزمایش (Test) + نقشها و تفاوتها (رایگان)
Uploaded: 2025-03-11T08:52:40.000000Z
Duration: 21 min 44 s
Description: دادههای آموزشی (Train)، اعتبارسنجی (Validation) و آزمایش (Test) + نقشها و تفاوتها (رایگان)

فتوشاپ

حسابداری

روانشناسی

اتوکد

اکسل

هوش مصنوعی

پایتون

جادی

وردپرس

طراحی سایت

icdl

فن بیان

زبان انگلیسی

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح یادگیری

داده‌های آموزشی (Train)، اعتبارسنجی (Validation) و آزمایش (Test) + نقش‌ها و تفاوت‌ها (رایگان)

چکیده

معرفی داده‌های آموزش (Train) و ویژگی‌ها

معرفی داده‌های اعتبارسنجی (Validation) و ویژگی‌ها

معرفی داده‌های آزمایش (Test Data) و ویژگی‌ها

تفاوت‌های هر سه نوع داده

بررسی یک نمونه پروژه عملی

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

در یادگیری ماشین و مدل&zwnj;های هوش مصنوعی، داده&zwnj;ها به سه دسته اصلی&nbsp; داده&zwnj;های آموزشی (Train)، داده&zwnj;های اعتبارسنجی (Validation) و داده&zwnj;های آزمایش (Test) تقسیم می&zwnj;شوند. هر یک از این مجموعه&zwnj;ها نقش خاصی در فرآیند ساخت و ارزیابی مدل&zwnj;ها دارند:

<ul>
	<li>
	داده&zwnj;های آموزشی (Train Data): داده&zwnj;های آموزشی برای آموزش مدل استفاده می&zwnj;شوند. این داده&zwnj;ها به مدل کمک می&zwnj;کنند تا الگوها و روابط موجود در داده&zwnj;ها را یاد بگیرد. ویژگی&zwnj;های داده&zwnj;های آموزشی شامل ورودی&zwnj;ها&nbsp;و خروجی&zwnj;ها&nbsp;است که مدل باید آن&zwnj;ها را پیش&zwnj;بینی کند. مدل از طریق بهینه&zwnj;سازی پارامترها و وزن&zwnj;ها، سعی می&zwnj;کند بهترین پیش&zwnj;بینی را برای داده&zwnj;های آموزشی انجام دهد.
	</li>
	<li>
	داده&zwnj;های اعتبارسنجی (Validation Data): داده&zwnj;های اعتبارسنجی برای تنظیم مدل و جلوگیری از overfitting&nbsp;استفاده می&zwnj;شوند. این داده&zwnj;ها در حین آموزش مدل به کار می&zwnj;روند تا عملکرد مدل بر روی داده&zwnj;هایی که قبلاً ندیده است، ارزیابی شود. ویژگی&zwnj;های داده&zwnj;های اعتبارسنجی مشابه داده&zwnj;های آموزشی هستند، اما برچسب&zwnj;ها برای ارزیابی کیفیت پیش&zwnj;بینی&zwnj;ها به کار می&zwnj;روند و از آن&zwnj;ها برای تنظیم هیپرپارامترها استفاده می&zwnj;شود.
	</li>
	<li>
	داده&zwnj;های آزمایش (Test Data): داده&zwnj;های آزمایش برای ارزیابی نهایی عملکرد مدل استفاده می&zwnj;شوند. این داده&zwnj;ها هیچ&zwnj;گاه در فرایند آموزش یا اعتبارسنجی مدل مورد استفاده قرار نمی&zwnj;گیرند و به&zwnj;طور مستقل برای ارزیابی مدل در شرایط واقعی به کار می&zwnj;روند. داده&zwnj;های آزمایش به ارزیابی دقت، کارایی و عمومیت مدل کمک می&zwnj;کنند و معیارهایی مانند دقت (accuracy)، دقت&zwnj;پذیری (precision) و بازخوانی (recall) بر اساس این داده&zwnj;ها محاسبه می&zwnj;شود.
	</li>
</ul>

داده&zwnj;های آموزشی برای یادگیری و بهینه&zwnj;سازی مدل استفاده می&zwnj;شوند. داده&zwnj;های اعتبارسنجی برای ارزیابی مدل در حین آموزش و جلوگیری از overfitting به کار می&zwnj;روند و داده&zwnj;های آزمایش فقط برای ارزیابی نهایی مدل در دنیای واقعی استفاده می&zwnj;شوند و هیچ&zwnj;گاه در فرآیند آموزش مدل دخالت ندارند. این تفکیک به مدل&zwnj;ها کمک می&zwnj;کند تا عملکرد بهتری داشته باشند و از مشکلاتی مثل یادگیری بیش از حد جلوگیری کنند.

آشنایی با تفاوت‌های داده‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمایش

راهنمایی ادامه مسیر

دسترسی به آموزش‌های «ادامه یادگیری»

داده‌های آموزشی (Train)، اعتبارسنجی (Validation) و آزمایش (Test) + نقش‌ها و تفاوت‌ها (رایگان) | فرادرس

training-validation-and-test-data-basics-fvtgs5194