Обучение Машин - Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро)

Вопрос для Поиска с Алисой

18 сентября

#MachineLearning #SupervisedLearning #UnsupervisedLearning #ОбучениеМашин #ИскусственныйИнтеллект

Чем отличается supervised от unsupervised обучения в машинном интеллекте?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

habr.com

3

www.geeksforgeeks.org

4

www.ibm.com

5

stackoverflow.com

6

www.v7labs.com

Основное отличие supervised- и unsupervised-обучения в машинном интеллекте заключается в том, как они используют данные и их цели. Supervised learning (обучение с учителем) использует размеченные данные, где каждый вход связан с соответствующим…

Вопрос для Поиска с Алисой

21 мая

#Математика #ГенетическийАлгоритм #РешениеЗадач #ОбучениеМашин #ИскусственныйИнтеллект

Как находить решения математических задач с помощью генетического алгоритма?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

school-science.ru

3

spravochnick.ru

4

www.cs-alternativa.ru

5

technology.snauka.ru

6

www.bibliofond.ru

Генетический алгоритм — метод перебора решений для задач, в которых невозможно найти ответ с помощью математических формул. Алгоритм берёт группу решений и ищет среди них наиболее подходящие. Затем немного изменяет их, получает новые решения…

Вопрос для Поиска с Алисой

24 сентября

#MSE #RMSE #ОценкаМодели #КачествоМодели #Отличия #Статистика #Математика #ОбучениеМашин

В чем основные отличия между MSE и RMSE при оценке качества модели?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

loginom.ru

3

scales.arabpsychology.com

4

vitalflux.com

5

habr.com

6

shakhbanov.org

Некоторые отличия между MSE (средняя квадратичная ошибка) и RMSE (корень из среднеквадратичной ошибки) при оценке качества модели: Единицы измерения. MSE измеряется в квадратичных единицах, а RMSE — в тех же единицах, что и целевая переменная…

Вопрос для Поиска с Алисой

23 апреля

#ЛогистическаяРегрессия #Калибровка #Статистика #ОбучениеМашин #Нейросети

Почему логистическая регрессия считается хорошо калиброванной?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

habr.com

3

scikit-learn.ru

4

www.youtube.com

5

ecologymodeling.github.io

6

cyberleninka.ru

Логистическая регрессия считается хорошо откалиброванной, потому что она воспроизводит предельные вероятности данных. Это означает, что если суммировать предсказанные вероятности для всей тренировочной подвыборки, то полученное число будет равно…

Вопрос для Поиска с Алисой

30 апреля

#ДеревьяРешений #МетодыОбучения #Переобучение #ИскусственныйИнтеллект #ОбучениеМашин

Какие методы используются для борьбы с переобучением деревьев решений?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

www.geeksforgeeks.org

Некоторые методы, которые используются для борьбы с переобучением деревьев решений: Обрезка дерева. Метод заключается в уменьшении размеров дерева путём удаления ветвей, которые не вносят значительного вклада в точность предсказания…

Вопрос для Поиска с Алисой

1 июня

#Обучение #БольшиеМодели #ЯзыковыеМодели #Подходы #ОбучениеМашин #ИскусственныйИнтеллект #Нейросети #ТехнологииОбучения

Чем отличаются подходы к обучению больших языковых моделей в разных странах?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Нельзя однозначно сказать, чем отличаются подходы к обучению больших языковых моделей (LLM) в разных странах. Однако есть информация о некоторых методах обучения LLM и их особенностях: Обучение без учителя. Модель изучает структуру языка, пытаясь…

Вопрос для Поиска с Алисой

5 июня

#ТестоваяВыборка #ОбучающаяВыборка #Отличия #СтатистическиеМетоды #АнализДанных #ОбучениеМашин

В чем заключаются ключевые отличия тестовой выборки от обучающей?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Некоторые ключевые отличия тестовой выборки от обучающей в машинном обучении: Цель использования. Обучающая выборка нужна для обучения модели, настройки параметров и поиска закономерностей. Тестовая выборка предназначена для контроля и оценки…

Вопрос для Поиска с Алисой

22 мая

#ДеревьяРешений #МетодыПредотвращения #Переобучение #ИскусственныйИнтеллект #ОбучениеМашин

Какие методы используются для предотвращения переобучения в деревьях решений?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

sky.pro

3

zhanibekov.edu.kz

4

www.geeksforgeeks.org

5

habr.com

6

scikit-learn.ru

Некоторые методы, которые используются для предотвращения переобучения в деревьях решений: Пре-прунинг. Ограничение роста дерева в процессе его построения с помощью пороговых параметров. Пост-прунинг. Обрезка ветвей уже построенного дерева…

Вопрос для Поиска с Алисой

4 июня

#SMOTE #МетодыОбработки #НесбалансированныеДанные #Статистика #ОбучениеМашин

Чем SMOTE отличается от других методов обработки несбалансированных данных?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) отличается от других методов обработки несбалансированных данных тем, что фокусируется на увеличении количества примеров класса меньшинства, в то время как другие методы, например недостаточной…

Вопрос для Поиска с Алисой

1 июля

#Датасеты #ТипыДатасетов #ЗадачиДатасетов #БольшиеДанные #АнализДанных #ОбучениеМашин #ПрогнозПоведения

Чем различаются различные типы датасетов и для каких задач они используются?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Датасеты различаются по разным признакам, например по типу данных, способу получения и наличию разметки. По типу данных датасеты могут быть, например: Изображения. Например, ImageNet, ObjectNet. Тексты. Например, корпус исторических дневников…

Главная / #Обучение Машин

# Обучение Машин