Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших экспертов!
Вы можете войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонус.
Целевое обучение — это метод машинного обучения, при котором модель обучается на основе предоставленных ей пар входных данных и соответствующих им выходных значений. Цель состоит в том, чтобы модель научилась предсказывать выходные значения на основе входных данных.
Процесс целевого обучения обычно состоит из следующих шагов:
1. Подготовка данных: Входные данные и соответствующие им выходные значения разделяются на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения модели, а тестовая выборка — для проверки ее качества и оценки ее производительности.
2. Выбор модели: Выбирается модель, которая будет использоваться для решения задачи. Модель может быть представлена в виде алгоритма, нейронной сети, дерева решений и т. д.
3. Обучение модели: Модель обучается на обучающей выборке, путем подбора параметров и настройки внутренних связей. Это обычно происходит путем минимизации функции потерь, которая измеряет разницу между предсказанными и фактическими выходными значениями.
4. Оценка модели: После обучения модель оценивается на тестовой выборке, чтобы определить ее точность и производительность. Это может быть сделано с помощью различных метрик, таких как среднеквадратическая ошибка, точность, полнота и т. д.
5. Использование модели: После успешного обучения и оценки модели ее можно использовать для предсказания выходных значений на новых, непроанализированных данных.
Целевое обучение широко применяется в различных областях, таких как распознавание образов, медицинская диагностика, финансовый анализ и многое другое.
Напишите, почему вы считаете данный ответ недопустимым: