Ниса Бююкналбант май 2022 г. 1.Введение Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая использует алгоритмы для преобразования тестовых данных в пригодные для использования модели [1]. Это один из способов сделать искусственный интеллект работоспособным. Благодаря машинному обучению можно выполнять такие операции, как классификация, кластеризация, регрессия и идентификация закономерностей. Способность к обучению становится достижимой без программирования. Итак,..

В мире машинного обучения гиперпараметры определяют производительность моделей. Гиперпараметры — это ручки и циферблаты, которые формируют поведение алгоритмов и способность к обучению. Настройка гиперпараметров оптимизирует эти параметры для извлечения максимального потенциала из модели машинного обучения. В этом сообщении блога мы углубимся в основы настройки гиперпараметров, рассмотрим популярные методы и предоставим практические советы, которые помогут вам разобраться в этом важном..