Эвристики
Эвристики — это методы решения проблем, которые основаны на опыте и интуиции, а не на строгих математических расчетах. В машинном обучении эвристики часто используются для
Эвристики — это методы решения проблем, которые основаны на опыте и интуиции, а не на строгих математических расчетах. В машинном обучении эвристики часто используются для
Сеть нейронная, сверточная — это тип нейронной сети, используемой для обработки изображений, которая включает сверточные слои для извлечения признаков из данных. [50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс).
Индекс Джини — это мера неравенства, которая используется в задачах классификации для оценки качества разделения данных. Чем ниже индекс, тем лучше разделены классы. [50 терминов для инженера машинного обучения.
Эмбеддинги — это методы представления объектов, таких как слова или фразы, в виде числовых векторов, которые можно использовать для обучения моделей. [50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс).
Ансамблирование — это метод, при котором несколько моделей комбинируются для улучшения точности предсказаний. Примеры методов ансамблирования: случайный лес, градиентный бустинг. [50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим
Алгоритм в машинном обучении — это последовательность шагов или инструкций для решения задачи или вычисления. В машинном обучении алгоритм используется для обучения моделей на основе
Модель в машинном обучении — это математическое представление, которое используется для предсказания или классификации данных. Модели обучаются на исторических данных и затем используются для решения
Сеть нейронная полносвязная — это тип нейронной сети, в которой каждый нейрон одного слоя связан с каждым нейроном следующего слоя. Этот тип сети используется для
Функция потерь — это метрика, которая измеряет ошибку модели, сравнивая предсказанные значения с реальными. Задача машинного обучения заключается в минимизации функции потерь. [50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный
Кросс-валидация — это метод оценки производительности модели, при котором данные делятся на несколько частей, и модель обучается и тестируется на разных подмножествах этих данных. [50 терминов для