Čo je to regularizácia?
Štvrtok, 07, november 2024
by Preethi Parayil Mana Damodaran
Regularizácia v kontexte strojového učenia je dôležitou technikou používanou na zvýšenie výkonu zovšeobecnenia modelov, najmä pri práci s vysokorozmernými údajmi alebo zložitými modelmi, ktoré sú náchylné na nadmerné prispôsobenie. Prepracovanie nastane, keď sa model naučí nielen základné vzorce v trénovacích údajoch, ale aj hluk, čo má za následok nekvalitné
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvé kroky v strojovom učení, Sedem krokov strojového učenia
Označené pod:
Umelá inteligencia, Vypadnúť, L1 Regularizácia, L2 Regularizácia, Premnožené, regularizácie
Ako môže regularizácia pomôcť vyriešiť problém nadmerného vybavenia v modeloch strojového učenia?
Sobota, 05 august 2023
by Akadémia EITCA
Regularizácia je výkonná technika strojového učenia, ktorá dokáže efektívne riešiť problém nadmerného vybavenia modelov. Prepracovanie nastane, keď sa model naučí trénovacie údaje príliš dobre, do tej miery, že sa stane príliš špecializovaným a nedokáže dobre zovšeobecniť na neviditeľné údaje. Regularizácia pomáha zmierniť tento problém pridaním trestu
- vyšlo v Umelá inteligencia, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Problémy s nadmerným vybavením a nedostatočným vybavením, Riešenie problémov s nadmerným a nedostatočným vybavením modelu - časť 2, Preskúmanie skúšky
Označené pod:
Umelá inteligencia, L1 Regularizácia, L2 Regularizácia, Strojové učenie, Premnožené, regularizácie