Переобучение нейросети в машинном обучении: что такое переобучение и как его выявить
Доброго времени суток, Хабр!В предыдущей своей статье я рассматривал разные парадигмы обучения моделей. Однако не всегда при обучении все происходит гладко.Бывают ситуации, когда на обучающих данных модель работает идеально, но при проверке на новых данных точность резко снижается. Это явление называется переобучением.Сегодня в статье расскажу об переобучении моделей, как обнаружить это явление и избежать его. Примите стратегически удобное положения, а я приступаю к своему повествованию.
«Эффект неудачника». Как мозг переобучается после поражений и можем ли мы на это повлиять?
Каждый из нас хоть раз, но терпел поражение. Был ли это проигрыш в игре, потеря потенциальной работы, поражение в обмене мнениями… И вот новое исследование показало, что мозг вполне себе прогрессивно обучается на этих проигрышах. И определённая группа нейронов, связанная с обработкой поражений, впоследствии меняет наше будущее поведение.
Что делает shuffle=True и как не сломать порядок
Привет, Хабр! Сегодня рассмотрим невинный на первый взгляд параметр shuffle=True в train_test_split.Под «перемешать» подразумевается применение псевдо-рандомного пермутационного алгоритма (обычно Fisher–Yates) к индексам выборки до того, как мы режем её на train/test. Цель — заставить train-и-test быть независимыми и одинаково распределёнными (i.i.d.). В scikit-learn эта логика зашита в параметр shuffle почти всех сплиттеров. В train_test_split он True по умолчанию, что прямо сказано в документации — «shuffle bool, default=True».train_test_split
ВЭФ: рост рабочих мест опередит процесс внедрения ИИ
Аналитический центр Всемирного экономического форума предсказал бурный рост рабочих мест, которые не сможет заменить искусственный интеллект, а также большой спрос на навыки автоматизации.
Компании отдают приоритет подготовке специалистов по работе с AI, а не сокращению рабочих мест
Новое исследование Всемирного экономического форума (ВЭФ) выявило интересную тенденцию: хотя многие компании считают, что AI заменит некоторые рабочие места, они делают ставку на переобучение, а не на увольнения.В
