Kaj je regulacija?
Regularizacija v kontekstu strojnega učenja je pomembna tehnika, ki se uporablja za izboljšanje zmogljivosti posploševanja modelov, zlasti ko imamo opravka z visokodimenzionalnimi podatki ali kompleksnimi modeli, ki so nagnjeni k prekomernemu prilagajanju. Prekomerno opremljanje se pojavi, ko se model nauči ne samo osnovnih vzorcev v podatkih o usposabljanju, temveč tudi šum, kar povzroči slabo
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Prvi koraki v strojnem učenju, 7 korakov strojnega učenja
Kako lahko regulacija pomaga rešiti problem prekomernega opremljanja modelov strojnega učenja?
Regularizacija je zmogljiva tehnika v strojnem učenju, ki lahko učinkovito obravnava problem prekomernega opremljanja modelov. Prekomerno opremljanje se pojavi, ko se model predobro nauči podatkov o usposabljanju, do te mere, da postane preveč specializiran in mu ne uspe dobro posplošiti nevidnih podatkov. Regulacija pomaga omiliti to težavo z dodajanjem kazni