Скорость обучения
Скорость обучения — это гиперпараметр, определяющий размер шага алгоритма оптимизации во время обучения. Пример: скорость обучения используется в алгоритмах стохастического градиентного спуска, обратного распространения и
Скорость обучения — это гиперпараметр, определяющий размер шага алгоритма оптимизации во время обучения. Пример: скорость обучения используется в алгоритмах стохастического градиентного спуска, обратного распространения и
Спуск стохастический градиентный (SGD) — это алгоритм оптимизации, используемый для обновления параметров модели путем выполнения небольших шагов в направлении отрицательного градиента функции потерь. Пример: SGD
Adam Optimizer – это алгоритм стохастической оптимизации, который сочетает в себе преимущества скорости адаптивного обучения и импульса для обновления параметров модели. Пример: оптимизатор Adam используется
Dropout — это метод регуляризации, используемый для предотвращения переобучения нейронных сетей путем случайного исключения некоторых нейронов во время обучения. Пример. Dropout используется при распознавании изображений, распознавании
Кодирование однократное — это метод, используемый для преобразования категориальных переменных в числовые путем создания двоичного вектора для каждой категории. Пример. Горячее кодирование используется в классификации
Разработка признаков — это процесс выбора, извлечения и преобразования наиболее релевантных и информативных признаков из необработанных данных для повышения производительности модели. Пример: разработка признаков используется
Развертывание модели — это процесс интеграции обученной модели машинного обучения в производственную среду для прогнозирования новых данных. Пример: развертывание модели используется в системах обнаружения мошенничества,
Сеть нейронная Кохонена — это класс нейронных сетей со слоем Кохонена. Он включает в свой состав линейные формальные нейроны. [50 терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http://
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