Основы машинного обучения Привет! В этом блоге я объяснил переоснащение и недооснащение. Изучите концепции машинного обучения простыми словами. Приятного чтения. Предположим, вы получили в подарок на день рождения три платья размеров L, M и XL. Предположим, что М — это ваш реальный размер. Платье L-размера вам маленькое, т.е. С другой стороны, платье размера XL вам велико, т.е. оверсайз. Вам подойдет тот, у которого идеальный размер. То же самое относится и к машинному..

Как использовать обратный вызов, чтобы остановить обучение при адекватной производительности В этой статье я объясню, как управлять обучением нейронной сети в Tensorflow с помощью обратных вызовов. Обратный вызов — это функция, которая многократно вызывается во время процесса (например, обучения нейронной сети) и обычно служит для подтверждения или исправления определенных действий. В машинном обучении мы можем использовать обратные вызовы, чтобы определить, что происходит до, во..

Переобучение — повсеместная проблема для специалистов по данным, создающих модели машинного обучения. Это происходит, когда модель чрезмерно оптимизирована для обучающих данных и, таким образом, неадекватно работает с новыми, невидимыми данными. В этой статье мы рассмотрим различные стратегии, которые специалисты по данным могут использовать для борьбы с переоснащением и повышения производительности своих моделей машинного обучения. Прежде всего, что такое переобучение? Переобучение..

Дога Пойраз ТАХАН Кафедра промышленной инженерии Университета MEF Стамбул / Турция [email protected] Существует множество альтернатив энтропии и получению информации. Два из них — коэффициент усиления и индекс Джини. Коэффициент усиления является модификацией информационного усиления. Для расчета коэффициента усиления мы используем два параметра: количество созданных веток, размер ветки. Сначала рассчитайте прирост информации, как показано в лекции, затем вычислите внутреннюю..