Hva er regularisering?
Regularisering i sammenheng med maskinlæring er en viktig teknikk som brukes for å forbedre generaliseringsytelsen til modeller, spesielt når man arbeider med høydimensjonale data eller komplekse modeller som er utsatt for overtilpasning. Overtilpasning oppstår når en modell lærer ikke bare de underliggende mønstrene i treningsdataene, men også støyen, noe som resulterer i dårlig
- Publisert i Kunstig intelligens , EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trinn i maskinlæring, De 7 trinnene med maskinlæring
Hvordan kan regularisering bidra til å løse problemet med overtilpasning i maskinlæringsmodeller?
Regularisering er en kraftig teknikk innen maskinlæring som effektivt kan løse problemet med overtilpasning i modeller. Overtilpasning oppstår når en modell lærer treningsdataene for godt, til det punktet at den blir for spesialisert og ikke klarer å generalisere godt til usynlige data. Regularisering bidrar til å dempe dette problemet ved å legge til en strafferamme
- Publisert i Kunstig intelligens , EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemer med overmontering og underutrustning, Løse modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 2, Eksamensgjennomgang