Проверка знаний

Завершено

Проверьте свои знания

1.

В чем преимущество нормализации данных?

Более быстрое время обучения

Более точное удаление пропущенных значений

Определение предпочтительных алгоритмов обучения

2.

Модель, которую вы обучаете, хорошо работает на вашем обучающем наборе, но плохо на вашем тестовом наборе. Что, по всей вероятности, происходит?

Произошла недоготовка, и модель недостаточно точна. Вы должны продолжать обучение.

Произошла переобученность, и модель не работает с новыми данными за пределами обучения. Вы можете прекратить обучение ранее или собрать более разнообразные данные.

Ваша модель в порядке. Вместо этого необходимо использовать обучающие данные для тестирования модели.

3.

Модель будет использоваться в сложном приложении, где требуется очень надежная производительность. Как лучше всего проверить надежность ваших моделей в сложных ситуациях?

Создайте более крупный набор для обучения

Используйте подход удержания и создайте третий специальный набор данных, который будет курироваться для включения примеров, в которых выходные данные моделей должны соответствовать пороговым значениям производительности.

Внимательно следите за вашими затратами во время обучения. Если вы получаете вариативность, вы можете прекратить обучение.

Вы должны ответить на все вопросы перед проверкой.