Что делать с переобучением | Методы борьбы с переобучением | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Поддержать канал можно оформив подписку на
🎉 boosty.to/machine_learrrning
🎉 machine_learrrning
Канал в TG t.me/machine_learrrning
Группа в VK machine_learrrning
Преподаю на курсах в онлайн-университете на программах, связанных с ИИ и Data Science:
go.redav.online/13d10800fd8342c0 (Нетология)
Приходите ко мне на занятия!
Курсы на платформе Stepik:
1. Библиотеки Python для Data Science stepik.org/a/129105
2. Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) stepik.org/a/127274
❓ Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео:
- Какие есть основные способы борьбы с переобучением?
- Что такое регуляризация простыми словами?
- Что делать с переобучением в нейронных сетях?
🌟 Переобучение (overfit) • ТИПЫ ДАННЫХ В МАШИННОМ...
🌟 Метрика MSE • МЕТРИКИ РЕГРЕССИИ В МА...
🌟 Линейная регрессия • РЕАЛИЗАЦИЯ ЛИНЕЙНОЙ РЕ...
🌟 Дерево решений • Как обучается дерево р...
0:00 Введение
0:10 План занятия
0:20 Что нужно знать для занятия
0:59 Поддержка boosty.to/machine_learrrning
0:59 Поддержка machine_learrrning
1:31 Зачем что-то делать с переобучением?
2:00 Взять больше данных для снижения переобучения
2:48 Взять меньше признаков для снижения переобучения
3:41 Использование простой модели для снижения переобучения
3:59 Более простая линейная модель
4:18 Более простая модель дерева решений
4:35 Регуляризация
5:27 Ранний останов для снижения переобучения
6:22 Снижение переобучения в нейронных сетях
6:32 BatchNormalization для снижения переобучения
7:23 Dropout для снижения переобучения
8:11 Резюме занятия
8:20 Способы борьбы с переобучением
9:03 Регуляризация
9:20 Снижение переобучения в нейросетях
9:52 ♡

[@a-lobanov]

Большое спасибо! Очень доступно объясняете сложные вещи, а доля юмора в Ваших материалах еще больше упрощает восприятие!👍👍👍

[@vitall789]

Весьма толково!

[@ClearPaper89]

Замечательно. Отдельно хочу выделить очень хорошее краткое объяснение дропаута в конце ("...чтобы сеть не полагалась только на парочку из них"). Другие авторы акцентируют внимание на понятия "загубление"/"урезание", и я не понимал, зачем ухудшать, когда надо улучшать. Сейчас дошло: командная работа нейронов.

[@machine_learrrning]

Очень рада, что моё объяснение помогло лучше понять работу дропаута 😊

[@user-wr7vn3ve5e]

Спасибо!

[@machine_learrrning]

Всегда пожалуйста и рада помочь 😸

[@yurykozhuh7671]

Спасибо большое за очень полезную информацию! Благодаря вашему каналу, я нашёл ответы на много вопросов по машинному обучению. А не планируете ли выпустить видео на тему подбора параметров модели? Вопрос очень важный, и хотелось бы увидеть его в вашем освещении. Вам творческих успехов и дальнейшего развития канала!

[@machine_learrrning]

Очень рада помочь! И большое спасибо за пожелания 😊 Было подобное видео по подбору параметров для деревьев решений: kzbin.info/www/bejne/l4iolZSOdr9jZ68 По другим моделям пока подобное не планируется, но записала себе пожелания.

[@yurykozhuh7671]

Юлия, спасибо большое за ответ! Видео про деревья решений я изучал. В нём вы разбираете ручной подбор параметров методом проб и ошибок, и как раз сами сказали, что это пахнет рутиной и есть специализированные методы для подбора параметров (я так полагаю, вы имели ввиду GridSearchCV и RandomizedSearchCV). Вот их я и имел ввиду в первом сообщении. Вы уже рассмотрели много алгоритмов МО, за что вам огромная благодарность, поэтому автоматизированный подбор параметров для них был был бы очень полезен для слушателей вашего канала.

[@machine_learrrning]

поняла ваш запрос, постараюсь сделать в скором времени (а это время зависит от работы 😿)

[@yurykozhuh7671]

Спасибо большое за внимание к предложенному мной вопросу, ваш труд очень полезен начинающим в области машинного обучения. Да, к сожалению, работа поглощает почти всё время.

[@user-be4od3wp7f]

Неожиданно..

[@machine_learrrning]

Согласна :)

[@fredqwimby7865]

Спасибо!

[@machine_learrrning]

Пожалуйста! Рада помочь 😊