Ришаб Манодж, команда ИИ Введение: Модели машинного обучения имеют параметры, которые необходимо изучить с помощью данных, и этого можно достичь путем обучения модели на существующих данных. С другой стороны, гиперпараметры — это параметры, которые фиксируются при построении модели (т. е. перед обучением). Они показывают, насколько сложна модель или как быстро модель может обучаться и т. д. Некоторые примеры гиперпараметров: · Регуляризация L1 или L2 в моделях · Количество..

Объединение путем взятия средневзвешенного значения прогнозов различных моделей машинного обучения может привести к улучшению оценки по сравнению с простым средним значением. Но проблема возникает при принятии решения о том, какие веса использовать для той или иной модели. Даже если нам каким-то образом удастся придумать какие-то веса, которые улучшат нашу оценку по сравнению с простым средним, как мы узнаем, что это оптимальные веса? Именно здесь вступает в действие эта статья, в..

Музыка повсюду вокруг нас. Воздействие музыки на человека невозможно выразить словами. На протяжении своего вечного путешествия лицо музыки видело много разнообразия и изменений в своей форме. Окружающий нас мир неоднороден и существует огромное разнообразие в образе жизни людей, их мышлении и их культуре. С этим разнообразием очевидно, что музыка тоже будет другой и будет иметь разнообразие, соответствующее интересам разных людей. Помня об этом разнообразии, у компаний, занимающихся..