Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Характеристика приемника, рабочая — ROC представляет собой кривую, показывающую компромисс между истинно положительными показателями и ложноположительными показателями для различных пороговых значений классификации двоичного классификатора. Пример:
Матрица путаницы — это таблица, в которой показано количество истинных срабатываний, ложноположительных, истинных отрицательных и ложноотрицательных результатов модели классификации. Пример. Матрица путаницы используется в анализе
Импульс — метод импульса используется для повышения скорости сходимости алгоритмов оптимизации за счет добавления части предыдущего обновления к текущему обновлению. Пример: Momentum используется в SGD,
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,