Промышленные автоматизированные системы /Automation of construction production and building materials industry

Кластеризация объектов – многомерная статическая процедура, которая отвечает за сбор информации с данными в выборке объектов. За счет нее система упорядочивает элементы в сравнительно однородные группы.

Недообучение — происходит, когда модель слишком проста и не может отразить сложность базовых данных, что приводит к снижению производительности как при обучении, так и при

Поиск по сетке — это метод, используемый для поиска оптимальной комбинации гиперпараметров путем исчерпывающего поиска в предварительно определенной сетке значений. Пример: поиск по сетке используется

Проверка  перекрестная — это метод, используемый для оценки производительности модели путем разделения данных на несколько обучающих и тестовых наборов и усреднения результатов. Пример: перекрестная проверка

Гиперпараметры — это параметры модели, которые задаются перед обучением и влияют на производительность модели, но не могут быть извлечены из данных. Пример: гиперпараметры включают скорость

Регуляризация— это метод, используемый для предотвращения переобучения путем добавления штрафного члена к функции потерь модели, которая препятствует использованию сложных или экстремальных значений параметров. Пример. Регуляризация

Смешанная модель Гаусса (GMM) — это тип вероятностной модели, в которой предполагается, что точки данных генерируются смесью распределений Гаусса, и учится оценивать параметры этих распределений.

Алгоритм байесовский наивный — это вероятностный алгоритм, использующий теорему Байеса для прогнозирования вероятности того, что точка данных принадлежит определенному классу, на основе вероятностей ее признаков.

Кластеризация K-средних — это тип алгоритма обучения без учителя, который разбивает набор данных на K кластеров путем минимизации суммы квадратов расстояний между точками данных и

Повышение градиента — это метод ансамблевого обучения, который объединяет несколько слабых моделей для создания более надежной модели путем последовательной корректировки весов неправильно классифицированных образцов. Пример.