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...

Машинное обучение - это мощный инструмент, который может принести значительные выгоды при правильном использовании. Однако при работе с ним легко допустить определенные ошибки, которые могут негативно сказаться на результате. Рассмотрим пять самых распространенных ошибок и способы их избежания. Недостаточная подготовка данных - Недостаточное количество данных: Одной из основных проблем является недостаток данных для обучения модели. Недостаточный объем данных может привести к переобучению или недообучению модели...