Скачать или смотреть Взлом интервью по машинному обучению: K-Fold Cross Validation (Вопрос 11)

В этом видео мы расскажем о k-кратной перекрёстной проверке — ключевом методе оценки моделей машинного обучения, который помогает повысить точность, уменьшить переобучение и обеспечить надёжную работу. Узнайте, как работает этот метод разделения данных, почему он важен для проверки модели и чем он отличается от простых разделений «обучение — тестирование» в рабочих процессах машинного обучения.

Похожие видео
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Байесовская оптимизация:    • Bayesian Optimization  
Настройка гиперпараметров: поиск по сетке против случайного поиска:    • Hyperparameters Tuning: Grid Search vs Ran...  
Фокус с ядром:    • The Kernel Trick  
Кросс-энтропия — объяснение:    • Cross-Entropy - Explained  
Выпадение — объяснение:    • Dropout in Neural Networks - Explained  
Переобучение против недообучения:    • Overfitting vs Underfitting - Explained  
Почему модели переобучаются и недообучаются — компромисс смещения и дисперсии:    • Bias-Variance Trade-off - Explained  
Метод наименьших квадратов против метода максимального правдоподобия:    • Least Squares vs Maximum Likelihood  
XGBoost: объяснение менее чем за 3 минуты:    • XGBoost Explained in Under 3 Minutes  

Подписывайтесь
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
🐦 Twitter: @datamlistic   / datamlistic  
📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic  
📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic  
👔 Linkedin:   / datamlistic  

Поддержка канала
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;)

Если вы хотите поддержать канал финансово, мы будем рады пожертвованию в размере стоимости чашки кофе! (полностью добровольное и необязательное участие)
► Patreon:   / datamlistic  
► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq
► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281
► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5
► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a

#машинноеобучение #наукаоданных #перекрестная проверка #ИИ #ML