Публикации по теме 'overfitting'
Переобучение в машинном обучении: понимание подводных камней высокой сложности
Введение:
Алгоритмы машинного обучения обладают невероятной способностью изучать закономерности и делать прогнозы на основе данных. Однако во время обучения моделей часто возникает проблема, называемая «переоснащением». Переобучение происходит, когда модель становится чрезмерно сложной и начинает запоминать обучающие данные вместо того, чтобы хорошо обобщать невидимые данные. В этой статье исследуется концепция переобучения, его причины, влияние и методы смягчения его последствий...
Переобучение: что это такое? Как этого избежать? Полное руководство 2023
Одно из самых сложных препятствий в машинном обучении — переобучение. Модель машинного обучения должна быть способна обобщать, то есть она должна иметь возможность делать новые наблюдения и с некоторой точностью предсказывать связанную целевую переменную.
Иногда это не так, потому что модель слишком проста и не учитывает некоторые важные факторы, или, наоборот, слишком сложна и начинает подгонять данные. Существует несколько методов обнаружения и предотвращения переобучения, включая..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..