Facile
Afin d’obtenir de bons résultats, il est nécessaire de préparer les données avant application d’un processus de deep learning. Quelles étapes font partie de cette préparation ?
Auteur: MartinStatut : PubliéeQuestion passée 916 fois
Modifier
4
Évaluations de la communautéPersonne n'a encore évalué cette question, soyez le premier !
8
Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?4
Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?4
Clustering est un processus d'apprentissage automatique non supervisé qui vise à découvrir automatiquement des regroupements naturels dans les données d'entrée. Lorsque cette méthode est utilisée, le développeur peut choisir le nombre de groupes qu'il souhaite créer.5
Qu'est-ce que l'apprentissage par ensemble ? Il consiste à …6
Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.7
Le jeu de validation est utilisé pour fournir des évaluations fréquentes et non biaisées de l'ajustement du modèle sur le jeu d'entraînement tout en ajustant ses hyperparamètres/paramètres: en d'autres termes, le modèle est trouvé et ensuite testé sur le jeu de validation avant d'être amélioré une fois de plus.16
Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?