-
Гиперпараметры в машинном обучении
Выбор архитектуры нейронной сети заключается в подборе гиперпараметров. Cбор большего количества данных и разработка функций обычно дает наибольшую отдачу с точки зрения затраченного времени по сравнению с улучшением производительности, но когда уже все…
-
Что такое Random Forest?
При выборе модели машинного обучения нет доминирующего алгоритма. Некоторые лучше работают с большими наборами данных, а некоторые лучше работают с данными большого размера. Таким образом, важно оценить эффективность модели для вашего конкретного набора…
-
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение относится к определенным типам машинного обучения, но точное определение найти сложно. Этот термин был придуман примерно в 2006 году, но различные формы изучались с тех пор, как машинное обучение возникло как…
-
Основные критерии подходов к машинному обучению
Существует несколько основных категорий подходов к машинному обучению: Обучение с учителем: в обучении с учителем алгоритмы описывают взаимосвязь между входными переменными или векторами входных данных и наблюдаемыми результатами и применяют их к новым…
-
Различия в методологиях моделирования машинного обучения
Машинное обучение (ML) — это тип искусственного интеллекта, который упрощенно можно определить как: системы учатся на основе прошлого, чтобы предсказывать будущее [1]. Алгоритмы используются для «изучения» взаимосвязи между переменными данных. Другое определение гласит:…
