Машинное обучение

Обучение – процесс, в ходе которого модель настраивается на основе обучающей выборки для минимизации ошибки предсказания.

Тестирование – процесс оценки производительности модели на новых данных, не участвующих в обучении, с целью оценки ее обобщающей способности.

Переобучение – состояние модели, когда она становится слишком сложной и настраивается на шум в данных, в результате чего ее способность обобщения страдает.

Недообучение – состояние модели, когда она слишком проста и не способна выявить сложные закономерности в данных, что приводит к низкой производительности на новых данных.

Гиперпараметры – параметры модели, которые задаются вручную перед началом обучения и влияют на ее поведение и производительность, например, скорость обучения, количество эпох и размер скрытых слоев в нейронной сети.

Алгоритмы обучения – методы и процедуры, используемые для обучения моделей на основе обучающих данных, например, линейная регрессия, метод опорных векторов (SVM), деревья решений, нейронные сети и другие.

Регуляризация – техника, используемая для предотвращения переобучения модели путем добавления штрафов или ограничений на значения параметров модели.

Кросс-валидация – метод оценки производительности модели, который заключается в разделении обучающей выборки на несколько подмножеств (фолдов) для обучения и тестирования модели, с последующим усреднением результатов.

Метрики оценки – числовые значения, используемые для измерения качества предсказаний модели, например, точность, полнота, F-мера, среднеквадратическая ошибка (MSE) и другие.

Разделение выборки – процесс разбиения общего набора данных на обучающую, тестовую и, иногда, валидационную выборки для обучения, тестирования и настройки модели соответственно.

Размер выборки – количество образцов данных, доступных для обучения модели.

Препроцессинг данных – этап подготовки данных перед обучением модели, включающий операции, такие как нормализация, масштабирование, заполнение пропущенных значений, кодирование категориальных признаков и другие.

Распределение данных – статистическая характеристика данных, которая описывает их вероятностные свойства, такие как среднее значение, дисперсия и форма распределения.

Ансамбли моделей – методы, которые объединяют предсказания нескольких моделей для получения более точного и устойчивого результата, например, бэггинг, случайный лес и градиентный бустинг.