|
1. Sun’iy intellek nima? Mashinali o‘qitish va suniy intellekt
|
| bet | 11/32 | | Sana | 20.12.2023 | | Hajmi | 46,87 Kb. | | #125194 |
Bog'liq mashinali durdona struktura 1-mustaqil, 111111 (1) (1) (1) (1), cfg ch1 vol 2 (1), 89S51 platformasi (1), hadamard, 2-Tajriba ishi, 6-Tajriba ishi, Mavzu mantiqiy elementlar va sxemalar-fayllar.org, Raqamli qurilmalarni loyihalashga kirish-fayllar.org, METROLOGIYA VA STANDARTLASHTIRISHModelning Ko‘rsatishi: Modelning murakkabligini oshirish, masalan, ko‘p parametrlarga ega bo‘lishi yoki murakkab qoidalarni qo‘llash.
Ma‘lumotlar Sonini Oshirish: O‘qitish uchun yetarli ma‘lumotlar to‘plamini to‘plash va qo‘shimcha ma‘lumotlar (masalan, yangi o‘zgaruvchilar) qo‘shish.
Regulyarizatsiya Qo‘llash: Modelning Overfitting bo‘lishini kamaytirish uchun regulyarizatsiya usullaridan foydalanish. Bu usullar modelning o‘zgaruvchilarini limitlash va modelning moslashuvini yaxshilash uchun foydalaniladi.
Optimizatsiya parametrlari: Modelning amalga oshirishida ishlatilgan parametrlarni o‘zgartirish, misol uchun gradientni kamaytirish yoki optimum yechimni qidirish algoritmlaridan foydalanish.
Underfitting muammolari kerakli modellarni yaxshilash va ma‘lumotlar o‘qitishini yaxshilash uchun qulaydir. Bu esa modelning aniqligini yaxshilash va yangi ma‘lumotlarga ham yaxshi moslashishga yordam beradi.
16. Model qurishda bo‘ladigan Overfitting muammosi va uni hal qilish usullari
ChatGPT
Overfitting, modelning o‘qitilgan ma’lumotlarga juda yaxshi moslashishi, ammo o‘qitilmagan ma’lumotlarga yomon moslashishi holatidir. Bu muammo esa model o‘qitilgan ma’lumotlar ustida yaxshi natijalar chiqarib, o‘qitilmagan ma’lumotlarga mos kelmaydi.
Overfitting muammolari quyidagi sabablarga olib keladi:
Modelning Murakkabligi: Model juda murakkab bo‘lishi, masalan, ko‘p parametrlarga ega bo‘lishi va juda murakkab qoidalarni qo‘llash.
Ma‘lumotlar Soni: Agar ma‘lumotlar soni juda ko‘p bo‘lsa, model o‘qitilgan ma‘lumotlarga yaxshi moslashadi, ammo o‘qitilmagan ma‘lumotlarga yomon moslashadi.
Taqiqlovchi Ma‘lumotlar: Agar o‘qitish va sinov (validation) datasi orasidagi farq juda katta bo‘lsa, bu ham Overfitting muammo ko‘rsatadi.
Overfitting ni hal qilish uchun quyidagi usullardan foydalanish mumkin:
|
| |
