После разговора о проблемах, связанных с данными , о том, что модель машинного обучения не работает должным образом, в статье ниже. Проблемы машинного обучения (часть I) После обсуждения различных подходов, используемых алгоритмами машинного обучения для обучения, в статье ниже medium.com Давайте перейдем ко второй части, связанной с проблемами, связанными с алгоритмами . Предположим, вы новичок, средний или профессиональный..

Понимание того, как регуляризация может быть полезна для повышения производительности вашей модели. Когда я начинал свой путь в науке о данных, я столкнулся с множеством трудностей при работе над своим первым проектом. Была последовательность шагов для решения проблемы, но у меня все еще не было четкого обзора, и мне нужно было много терпения и времени, чтобы хорошо понять ключевые понятия. Одна из первых вещей, которые я усвоил, это то, что перед применением какой-либо модели мне..

Машинное обучение Почему переоснащение ухудшает работу алгоритмов машинного обучения Некоторые основные понятия о переоснащении машинного обучения и некоторые советы по его смягчению. Если вы потратили некоторое время на изучение машинного обучения, вы, вероятно, сталкивались с термином «переоснащение». Переоснащение – распространенная проблема, и ни одна инфраструктура не может быть решена …

Машинное обучение (МО) — это динамичная и итеративная область, которая требует постоянного обучения и совершенствования. По мере того, как вы выполняете больше проектов по машинному обучению, вы можете делать ошибки и учиться на них, что приводит к созданию более эффективных и точных моделей. Вот почему основная цель моих постов — предоставить пошаговые объяснения практических проектов и приложений. В сегодняшней статье я хочу сосредоточиться на семи ключевых концепциях, которые часто..