Оптимизация моделей машинного обучения - это важный этап в разработке и развертывании систем и приложений, основанных на искусственном интеллекте. В этой статье мы рассмотрим детали и секреты оптимизации моделей машинного обучения. Зачем нужна оптимизация моделей машинного обучения? Модели машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети, могут быть очень ресурсоемкими и медленными в работе. Оптимизация моделей позволяет улучшить их производительность, снизить потребление ресурсов (памяти и вычислительной мощности) и сделать их более пригодными для использования в реальных приложениях...

Источник: Nuances of Programming Модели машинного обучения часто оцениваются по их производительности, близости какого-либо показателя к нулю или единице, но это не единственный фактор, которым определяется их полезность. В некоторых случаях модель, в целом не очень точную, можно откалибровать и найти ей применение. В чем же разница между хорошими калибровкой и производительностью, и когда одна предпочтительнее другой? Калибровка вероятности Калибровка вероятности  —  это степень, с которой прогнозируемые...