Bilgi kontrolü

Bilginizi ölçün

Karar ağaçları,...

Genellikle kümeleri test etmek için mükemmel genelleştirilebilirliğe sahiptir

Yalnızca ikili (doğru/yanlış) tahminler yapabilir

Genellikle eğitim verilerini fazla sığdırma

Model mimarilerini seçme ne anlama gelir?

Eğitimden önce modelin parametre değerlerini seçme

Modelin nasıl yapılandırılacağına karar verme

32 bit veya 64 bit derleme seçeneği belirleme

Hiper parametre seçimi en uygun modellerin ve...

Öğrenme sürecinin çalışma şeklini değiştiren değerleri seçmeyi ifade eder

Genellikle doğruya ulaşmak için deneme gerektirir

Yukarıdakilerin tümü

Çalışmanızı denetlemeden önce tüm soruları yanıtlamalısınız.