सार्वजनिक पाठ पूर्वावलोकन
दो सबसे आम मशीन लर्निंग विफलता मोड - ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग - को स्पष्ट उदाहरणों के साथ समझें और उन्हें कैसे ठीक करें।
इस पाठ के अंत तक, आप समझेंगे:
आपने अपना पहला मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षित कर लिया है। यह आपके प्रशिक्षण डेटा पर शानदार प्रदर्शन करता है - 98% सटीकता! आप इसे नए डेटा पर परीक्षण करते हैं और यह बिखर जाता है: 61% सटीकता। क्या गलत हो गया? लगभग निश्चित रूप से, आपका मॉडल ओवरफिट है। यह मशीन लर्निंग में दो सबसे आम विफलता तरीकों में से एक है, और इसे समझना - इसके विपरीत, अंडरफिटिंग के साथ - ऐसे मॉडल बनाने के लिए आवश्यक है जो वास्तव में वास्तविक दुनिया में काम करते हैं।
ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग: एमएल मॉडल विफल क्यों होते हैं का हिस्सा है AI Sprouts
ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग: एमएल मॉडल विफल क्यों होते हैं, AI Sprouts का हिस्सा है। पूरा पाठ, क्विज़, प्रगति ट्रैकिंग और सभी अकादमी अनलॉक करने के लिए अपग्रेड करें।
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