В декабре прошлого года в переписке американских коллег по data science прокатилась волна обсуждения долгожданного черновика новой книги гуру машинного обучения Эндрю Ына (Andrew Ng) «Жажда машинного обучения: стратегии для инженеров в эпоху глубинного обучения». Долгожданного, потому
Некоторое время назад в моей ленте в фейсбуке всплыла ссылка на книгу Эндрю Ына (Andrew Ng) "Machine Learning Yearning", которую можно перевести, как "Страсть к машинному обучению" или "Жажда машинного обучения". Людям, интересующимся машинным обучением или работающим в этой сфере
предыдущие главы Кривые обучения 28 Диагностирование смещения и разброса: Кривые обучения Мы рассматривали несколько подходов к разделению ошибок на избегаемое смещение и на разброс. Мы делали это оценивая оптимальную долю ошибок вычисляя ошибки на тренировочной выборке алгоритма и на валидационной выборке. Давайте обсудим более информативный подход: графики кривой обучения. Графики кривых обучения представляют из себя зависимости доли ошибки от количества примеров тренировочной выборки. Читать дальше →
Это вторая статья с переводом отдельных глав книги Эндрю Ына «Страсть к машинному обучению». Перевод предыдущих глав вы можете почитать по ссылке. В этой статье речь пойдёт о сквозном (end-to-end) глубоком обучении, а так же автор книги поделится некоторыми способами анализа ошибок алгоритма обучения. Читать дальше →