Hvad er regularisering?
Regularisering i forbindelse med maskinlæring er en vigtig teknik, der bruges til at forbedre generaliseringsydelsen af modeller, især når man beskæftiger sig med højdimensionelle data eller komplekse modeller, der er tilbøjelige til at overtilpasse. Overfitting opstår, når en model lærer ikke kun de underliggende mønstre i træningsdataene, men også støjen, hvilket resulterer i dårlig
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Første trin i maskinindlæring, De 7 trin i maskinlæring
Hvordan kan regularisering hjælpe med at løse problemet med overtilpasning i maskinlæringsmodeller?
Regularisering er en kraftfuld teknik inden for maskinlæring, som effektivt kan løse problemet med overfitting i modeller. Overfitting opstår, når en model lærer træningsdataene for godt, til det punkt, at den bliver alt for specialiseret og ikke formår at generalisere godt til usete data. Regularisering hjælper med at afbøde dette problem ved at tilføje en straf
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting og underfitting problemer, Løsning af modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 2, Eksamensgennemgang