Какво представляват хипер параметрите? Хиперпараметрите са параметри, които не се научават директно от данните за обучение по време на процеса на обучение на модел за машинно обучение, а вместо това се задават преди началото на обучението. Те контролират поведението на алгоритъма за обучение и могат да имат значително влияние върху производителността на модела. Хиперпараметрите често се задават от потребителя или се избират чрез процес на проба и грешка и могат да включват неща като..

Въведение Показателите за оценка са количествени мерки, използвани за оценка на ефективността на моделите за машинно обучение. Те са важни, защото осигуряват систематичен и обективен начин за сравняване на различни модели и измерване на техния успех при решаването на определен проблем. Чрез сравняване на резултатите от различни модели и оценка на тяхната производителност, специалистите по данни могат да вземат информирани решения за това кои модели да използват, как да подобрят..

Като инженер по машинно обучение или практик трябва да сте участвали в състезания по машинно обучение. Понякога в Machine Learning Competition вашият алгоритъм се представя добре с данни за обучение и валидиране, но осигурява лоша производителност, когато изпратите своето решение. Една от причините за лошото представяне на модел върху невидяни данни е изтичането на данни . Изтичането на данни е един от основните проблеми в предсказуемите модели за машинно обучение, особено за..