Что такое "overfitting" в контексте работы с MNIST?
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина изучает ключевые принципы, методы и технологии, связанные с обработкой и анализом данных. В рамках курса рассматриваются основы статистики, алгоритмы машинного обучения, а также инструменты для визуализации и интерпретации результатов. Особое внимание уделяется практическому применению знаний в реальных проектах, включая работу с большими массивами информации. Студенты освоят навыки программирования, научатся строить прогнозные модели и принимать обоснованные решения на основе данных. Курс подходит для тех, кто хочет развить компетенции в области Data Science и аналитики.
Варианты ответа:
- Переобучение модели на тестовых данных
- Недостаточная обученность модели
- Переобучение модели на обучающих данных
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какой метод регуляризации можно использовать для снижения переобучения на MNIST?
- Какой прием применяется для улучшения обобщающей способности модели при работе с MNIST?
- Установите соответствие между терминами и их описаниями:
- Цель валидационной выборки в контексте MNIST настроить……
- Что представляет собой набор тестовых данных MNIST?