Различные подходы к настройке моделей машинного обучения для повышения производительности. Это третья и последняя часть серии, посвященной альтернативным методам оптимизации гиперпараметров, которые вам необходимо знать. В первой части мы рассмотрели наиболее часто используемые методы (GridsearchCV и randomizedSearchCV) и первый альтернативный метод под названием Hyperopt (нажмите здесь , чтобы прочитать первую часть). Во второй части мы рассмотрели еще один альтернативный метод..

Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения - это аппроксиматоры функций, они сопоставляют входные данные с выходными и создают кодировщик, который может быть хорошим представлением входного набора данных. Этот процесс автоматизирован, поскольку модель узнает о функции кодирования без явных инструкций. Кроме того, это итеративный процесс, в котором модель корректирует себя на каждой итерации и, наконец, сходится. Давайте разберемся, что происходит под капотом и что такое параметры и..

В прошлом месяце мы обсудили влияние градиентного спуска на оптимизацию глубокого обучения и рассмотрели важность оптимизации функции затрат. В этом посте мы подробно рассмотрим, как оценивать результаты модели, а также передовой опыт оптимизации гиперпараметров. Для этого мы построим модель распознавания изображений. Мы покажем, как вычислять метрики для оценки качества модели и некоторые методы оптимизации гиперпараметров. Оценка модели Подобно тому, как студент готовится к..

Скорость обучения — один из самых важных гиперпараметров в глубоком обучении. При обучении агента RL вы хотите, чтобы процесс обучения оказал видимое влияние на некоторые показатели решения проблемы, которую этот агент RL должен решить. Поэтому вы должны давать ту же задачу (такое же начальное состояние, ту же среду) агенту RL для периодической оценки. Во время обучения вы хотите, чтобы оценка периодической оценки менялась. Это означает, что в случае глубокого Q-обучения функция Q была..

Соавторы: Анушка Датта , Манси Гоял . В наши дни модели машинного обучения повсюду, от вашего голосового помощника (Siri, Alexa) до потрясающих рекомендаций по песням, сделанных вашим Spotify! Создание успешных моделей машинного обучения - это искусство. Это итеративный процесс, в котором инженеры и ученые собираются вместе, чтобы научить компьютеры учиться на своем опыте. Эти модели требуют значительного количества времени и усилий для достижения оптимальной производительности...