Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Bias-Variance
Błąd uogólnienia mierzy, jak dobrze model uczenia maszynowego przewiduje nieznane dane, równoważąc błąd i wariancję, aby zapewnić solidne i niezawodne zastosowania AI. Poznaj jego znaczenie, matematyczną definicję oraz skuteczne techniki minimalizacji dla sukcesu w rzeczywistych warunkach.
Krzywa uczenia się w sztucznej inteligencji to graficzne przedstawienie ilustrujące związek między wydajnością uczenia się modelu a zmiennymi, takimi jak rozmiar zbioru danych czy liczba iteracji treningowych, co pomaga w diagnozowaniu kompromisów pomiędzy błędem a wariancją, wyborze modelu oraz optymalizacji procesów treningowych.
