Пензар Д.Д. - Машинное обучение в биологии. Лекции - 3. Метод опорных операторов
Как оценивается качество моделей машинного обучения, и как выбирают наилучшую модель?
Оценка качества моделей машинного обучения является важным этапом в разработке и выборе наилучшей модели для решения конкретной задачи. В данной статье мы рассмотрим методы оценки качества моделей и критерии выбора наилучшей модели. Оценка качества моделей 1. Метрики качества Метрики качества представляют собой числовые показатели, которые измеряют, насколько хорошо модель выполняет задачу. Выбор метрики зависит от типа задачи: 2. Кросс-валидация Кросс-валидация - это метод оценки производительности модели, который помогает учесть вариабельность в данных и предотвратить переобучение...
Улучшите модели машинного обучения: эффективная валидация и кросс-валидация в Keras и PyTorch для реальных задач
Как правильно валидировать модели ИИ? Узнайте о валидации и кросс-валидации в Keras и PyTorch для улучшения качества ваших решений! В современном мире разработки искусственного интеллекта, одной из ключевых задач является создание эффективной модели, которая бы корректно функционировала не только в условиях лабораторных тестов, но и в реальной рабочей среде. Ярким примером технологий, помогающих достигать указанных целей, служат методы валидации и кросс-валидации. Данная статья посвящена глубокому разбору данных методов в контексте их применения в популярных фреймворках Keras и PyTorch...