Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Overfitting
Błąd uczenia w AI i uczeniu maszynowym to rozbieżność między przewidywanymi a rzeczywistymi wynikami modelu podczas treningu. Jest to kluczowy wskaźnik oceny jakości modelu, ale należy go analizować wraz z błędem testowym, aby uniknąć przeuczenia lub niedouczenia.
Przeuczenie to kluczowe pojęcie w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML), pojawiające się, gdy model zbyt dobrze uczy się danych treningowych, w tym szumów, co prowadzi do słabej generalizacji na nowe dane. Dowiedz się, jak rozpoznawać i zapobiegać przeuczeniu za pomocą skutecznych technik.
Regularyzacja w sztucznej inteligencji (AI) odnosi się do zestawu technik używanych do zapobiegania przeuczeniu modeli uczenia maszynowego poprzez wprowadzanie ograniczeń w trakcie treningu, co umożliwia lepszą generalizację na nieznane dane.
Walidacja krzyżowa to statystyczna metoda służąca do oceny i porównywania modeli uczenia maszynowego poprzez wielokrotny podział danych na zbiory treningowe i walidacyjne, co zapewnia dobre uogólnianie modeli do nowych danych i pomaga zapobiegać przeuczeniu.
