📌Новый прорыв в алгоритмах: найден способ считать кратчайшие пути быстрее Дейкстры Метод преодоления "барьера сортировки" для задач кратчайшего пути в ориентированных графах. Группа исследователей из университетов Синьхуа, Стенфорда и Института Макса Планика представили детерминированный алгоритм для решения задачи SSSP в ориентированных графах с неотрицательными вещественными весами, который работает за время, пропорциональное числу ребер, умноженному на логарифмический множитель, который растет медленнее, чем обычный логарифм...

Переобучение – это случай, когда значение Функции потери (Loss Function) действитеьно малó, но Модель (Model) Машинного обучения (ML) ненадежна. Это связано с тем, что модель «слишком много учится» на обучающем наборе данных. Когда мы входим в сферу ML, появляются двусмысленные термины: Переобучение, Недообучение (Underfitting) и Дилемма смещения-дисперсии (Bias-Variance Trade-off). Эти концепции лежат в основе Машинного обучения в целом. Почему нам вообще должно быть до этого дело? Возможно, модели машинного обучения преследуют одну единственную цель: хорошо обобщать...