Круг обмена ИИ

Перекрестная валидация - это основной метод оценки обобщающей способности модели в машинном обучении. Основная идея заключается в том, чтобы разделить исходные данные на обучающее и тестовое множество и получить более надежные оценки эффективности путем чередования обучения и проверки с использованием различных подмножеств данных. Этот подход имитирует ...

Random Forest (Случайный лес) - это интегрированный алгоритм обучения, который решает задачу машинного обучения путем построения нескольких деревьев решений и объединения их прогнозов. Алгоритм основан на идее агрегирования Bootstrap, когда из исходного набора данных случайным образом берется несколько подмножеств образцов с возвратом для каждого дерева...

Функция потерь (LF) - одно из основных понятий в машинном обучении и выполняет важную задачу количественной оценки ошибки предсказания модели. Эта функция математически измеряет степень разницы между предсказанным моделью значением и истинным значением, обеспечивая четкое направление для оптимизации модели.

В машинном обучении гиперпараметр - это параметр конфигурации, который задается вручную перед началом обучения модели, а не извлекается из данных. Главная роль заключается в управлении самим процессом обучения, как бы задавая набор операционных правил для алгоритма. Например, обучение...

Дерево решений (Decision Tree, DT) - это древовидная прогностическая модель, которая имитирует процесс принятия решений человеком, классифицируя или прогнозируя данные с помощью ряда правил. Каждый внутренний узел представляет собой тест признака, ветви соответствуют результатам теста, а листовые узлы хранят окончательное решение. Этот алгоритм использует стратегию "разделяй и властвуй"...

Градиентный спуск - основной оптимизационный алгоритм для решения задачи о минимуме функции. Алгоритм определяет направление спуска, вычисляя градиент функции (вектор, состоящий из частных производных каждой из них), и итеративно обновляет параметры по правилу θ = θ - η - ∇J(θ).

Логистическая регрессия - это метод статистического обучения, используемый для решения задач бинарной классификации. Основная цель - предсказать вероятность принадлежности образца к определенной категории на основе входных признаков. Модель отображает линейный выходной сигнал между 0 и 1 путем линейного объединения собственных значений с помощью S-образной функции...

Регуляризация - один из основных методов машинного обучения и статистики, позволяющий предотвратить чрезмерную подгонку модели. Регуляризация контролирует степень подгонки путем добавления штрафного члена к объективной функции, связанного со сложностью модели. Распространенные формы включают регуляризацию L1 и L2: L1 создает разреженные решения и применяет...

Генеративная адверсарная сеть (GAN) - это модель глубокого обучения, предложенная Яном Гудфеллоу и др. в 2014 году. Фреймворк реализует генеративную модель путем обучения двух нейронных сетей друг против друга...

Самостоятельное внимание - ключевой механизм глубокого обучения, изначально предложенный и широко используемый в архитектуре Transformer. Основная идея заключается в том, чтобы позволить модели одновременно посещать все позиции во входной последовательности и вычислять каждую позицию путем взвешенного агрегирования...