Самоконтролируемое обучение — это мощный метод в области машинного обучения, который позволяет моделям учиться на неразмеченных данных. В отличие от традиционного обучения с учителем, где для обучения требуются размеченные данные, обучение с самоконтролем использует внутреннюю структуру или закономерности данных для автоматического создания меток. Что такое самостоятельное обучение? При самостоятельном обучении модель обучается прогнозировать определенные свойства или отношения в данных..

Введение Машинное обучение произвело революцию в подходе к решению проблем и анализу данных. Однако, каким бы мощным он ни был, он не застрахован от ловушек. Одной из наиболее распространенных проблем в машинном обучении является переобучение, которое может привести к получению неточных и ненадежных моделей. На помощь приходят методы регуляризации, предлагающие способ смягчить переобучение и построить более надежные и обобщаемые модели. В этом посте мы углубимся в концепции..

Автоэнкодеры — это тип архитектуры нейронной сети, который широко используется в задачах обучения без учителя, таких как уменьшение размерности, извлечение признаков и обнаружение аномалий. В этом посте мы рассмотрим концепцию автоэнкодеров и их применение в глубоком обучении. Что такое автоэнкодеры? Автоэнкодеры — это нейронные сети, которые обучены восстанавливать входные данные. Они состоят из двух основных компонентов: кодера и декодера. Кодер принимает входные данные и отображает..

Выбор функций — важный шаг в машинном обучении и анализе данных. Он включает в себя выбор подмножества соответствующих функций из большего набора доступных функций для повышения производительности модели. В этой статье мы рассмотрим различные методы выбора функций и их применение. Почему важен выбор функций? Выбор объектов помогает уменьшить размерность набора данных, что может иметь несколько преимуществ: Повышение производительности модели. Выбирая только наиболее важные функции,..

1. Введение Гиперпараметры — это параметры, которые модель не изучает во время обучения, но задаются до начала процесса обучения. Эти параметры существенно влияют на производительность модели машинного обучения. Настройка гиперпараметров направлена ​​на поиск наилучшей комбинации гиперпараметров для оптимизации производительности модели. 2. Понимание гиперпараметров Гиперпараметры могут различаться в зависимости от типа используемой модели. Они включают скорость обучения, размер..