Bekijk alle inhoud met de tag Regularization
Dropout is een regularisatietechniek in AI, met name neurale netwerken, die overfitting tegengaat door tijdens het trainen willekeurig neuronen uit te schakelen. Dit stimuleert het leren van robuuste kenmerken en een betere generalisatie naar nieuwe data.
Overfitting is een cruciaal concept in kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML), waarbij een model de trainingsdata te goed leert, inclusief ruis, wat leidt tot een slechte generalisatie op nieuwe data. Leer hoe je overfitting herkent en voorkomt met effectieve technieken.
Regularisatie in kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar een reeks technieken die worden gebruikt om overfitting in machine learning-modellen te voorkomen door beperkingen tijdens het trainen in te voeren, waardoor de modellen beter generaliseren naar onbekende data.
Underfitting treedt op wanneer een machine learning-model te simplistisch is om de onderliggende trends van de data waarop het is getraind te herkennen. Dit leidt tot slechte prestaties zowel bij onbekende als trainingsdata, vaak door een gebrek aan modelcomplexiteit, onvoldoende training of inadequate featureselectie.
