Que mettre à l'entrée du réseau neuronal ? Vos idées... - page 59

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mytarmailS #:
Eh bien, faites-vous une raison.

L'approximation n'est pas un apprentissage, mais la neuronique est une approximation...

La neuronique n'est pas entraînable ?


L'un pense que DB est un classificateur, l'autre est confondu avec l'approximation....

Qu'est-ce que vous êtes, vous les experts ?
L'apprentissage est un concept plus large que l'optimisation et l'approximation. Pourquoi est-ce si difficile ? Parce que les scoofs ont pris leurs marques ?
 
Maxim Dmitrievsky #:
L'apprentissage est un concept plus large que l'optimisation et l'approximation. Pourquoi est-ce si difficile ?
Large, étroit.

L'entraînement d'un modèle sur un parcours n'est rien d'autre que du curvefitting, c'est-à-dire de l'approximation... plus de détails.
 
mytarmailS #:
Large, étroit.

L'entraînement d'un modèle sur un parcours n'est rien d'autre que du curvafitting, c'est-à-dire de l'approximation... plus de détails.
C'est votre opinion personnelle.
 
J'ai une question et de la perplexité dans une même bouteille. Avez-vous vraiment l'intention de continuer à discuter du MoD le cul nu, c'est-à-dire sans connaissance minimale du sujet de la discussion ? :)
 
Maxim Dmitrievsky #:
J'ai une question et de la perplexité dans une même bouteille. Avez-vous vraiment l'intention de continuer à discuter du MoD le cul nu, c'est-à-dire sans connaissance minimale du sujet de discussion ? :)
Eh bien, si pour eux l'étude approfondie du sujet consiste à discuter avec le gpt, qu'en pensez-vous ?


Ils ne pourront même pas formuler une question correctement par manque de connaissances et de terminologie.
 
mytarmailS #:
Si le sujet de l'apprentissage en profondeur pour eux est de discuter avec gpt, qu'en pensez-vous ?
Au moins, il est mieux formé que d'autres. Beaucoup d'experts ont travaillé dur.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Au moins, il est mieux formé que d'autres. Beaucoup d'experts ont travaillé dur.
Les hallucinations n'ont pas disparu
 
mytarmailS #:
L'hallucination n'a mené nulle part
Il s'agit d'un problème connu sur les nouvelles données. En tant que base de connaissances, c'est tout à fait tolérable :)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Il s'agit d'un problème connu pour les nouvelles données. En tant que base de connaissances, c'est tout à fait tolérable :)
Je pense créer une base de connaissances sur le marché et faire du commerce à partir de celle-ci.

Vous pouvez utiliser par exemple obsidian
 
Forester #:

La qualité maximale de l'apprentissage sera atteinte lors d'une mémorisation absolument précise, c'est-à-dire lorsque toutes les données sont entièrement enregistrées dans la base de données, ou lors de l'apprentissage d'un arbre jusqu'à la toute dernière division possible ou d'un regroupement avec un nombre de regroupements = nombre d'exemples.

Les arbres qui cessent de se diviser plus tôt ou qui se regroupent avec moins de grappes généraliseront et fusionneront les données dans les feuilles/grappes. Il s'agit de modèles sous-entraînés, mais en présence de bruit, ils peuvent donner de meilleurs résultats que les modèles avec rappel exact.

Au début de la branche MO, il y a eu un exemple d'enseignement de la table de multiplication à un échafaudage. Comme il n'a pas reçu un nombre infini de choix possibles pour l'entraînement, la forêt produit parfois des réponses exactes, mais surtout des réponses approximatives. Il est clair qu'elle est sous-entraînée. Mais elle est capable de généraliser - en trouvant et en calculant la moyenne des réponses les plus proches des réponses correctes des arbres individuels.

Avec l'apprentissage dans le bruit, il est difficile d'évaluer la qualité. Surtout si le bruit est beaucoup plus fort que les modèles, comme c'est le cas dans le commerce.

Pour cela, on a inventé l'évaluation sur des échantillons de validation et de test, la validation croisée, le jacking forward, etc.

C'est ainsi que le mot "évaluation" est apparu, ce qui est très bien.

L'apprentissage doit donc être évalué d'une manière ou d'une autre, peu importe comment, l'important est d'améliorer l'évaluation. C'est vrai ?

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