Часть 4. Обзор функций потерь на Python Реализация функций потерь на Python: В Keras можно использовать различные функции потерь, указав их при компиляции модели. Вот пример того, как использовать среднеквадратическую ошибку (MSE) в качестве функции потерь в нейронной сети: model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') Чтобы использовать другую функцию потерь, просто замените строку потерь соответствующим значением. Чтобы оценить производительность модели с..

Более точный прогноз модели машинного обучения не всегда приводит к более высокой прибыли Введение Если вы находитесь на вершине горы и ищете способ добраться до подножья, функция потери будет подобна компасу, который направит вас вниз по склону. Однако, если вы хотите добраться до какого-то определенного места у подножия холма, пользовательский компас, созданный специально для указания на это конкретное место, может направить вас к желаемому пункту назначения быстрее и точнее, чем..

Команда специалистов по обработке и анализу данных PayPal использует большие данные для принятия бизнес-решений и предоставления решений на основе данных, чтобы лучше удовлетворять финансовые потребности наших клиентов и стимулировать рост бизнеса. В этой статье мы представляем платформу, основанную на глубоком обучении, которую можно использовать для оптимизации действий для достижения конкретных целей. Введение Многие важные бизнес-задачи необходимо перевести в соответствующие..