Проблемы машинного обучения: объяснение предвзятости, недообучения и переобучения | Машинное обуч...
Автор: GateXAIML
Загружено: 2025-12-20
Просмотров: 14
Описание:
Во второй лекции мы рассмотрим основные проблемы и ключевые вопросы машинного обучения — от точности модели до компромисса между смещением и дисперсией. Понимание этих вопросов имеет важное значение для построения надежных и обобщаемых моделей машинного обучения.
Темы:
Точность модели против прецизионности
Смещение, дрейф концепции и интерпретируемость
Объяснение переобучения и недообучения
Компромисс между смещением и дисперсией на реальных примерах
📘 Бесплатный учебник и конспекты GATE:
👉 https://gatexaiml.in
🎯 Почему стоит посмотреть:
Эти концепции составляют основу оценки и настройки моделей машинного обучения — критически важные для программы GATE DA по машинному обучению и для любого реального проекта в области машинного обучения.
📚 Смотрите полный плейлист:
🔹 GATE DA | Плейлист по машинному обучению с учителем:
• GATE DA - Machine Learning From Zero
#GATE #GATEDA #MachineLearning #SupervisedLearning #Accuracy #Precision #BiasVariance #Overfitting #Underfitting #ConceptDrift #DataScience #AI #GATEPreparation
Повторяем попытку...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео
-
Информация по загрузке:
