Mašininis Mokymasis

2025 m. lapkričio 22 d.

Perteklinio Pritaikymo (Overfitting) Prevencija: Esminės Strategijos ir Metodai

Išmokite esmines Overfitting (perteklinio pritaikymo) prevencijos strategijas mašininio mokymosi modeliuose: nuo duomenų didinimo ir kryžminio patvirtinimo iki L1/L2 reguliarizacijos ir Dropout technikos. Optimizuokite savo modelio apibendrinimo gebą.

2025 m. lapkričio 24 d.

Regularizacija ir overfitting: praktinės technikos geresnei modelių generalizacijai

Išsamus gidas apie reguliarizacijos technikas overfitting mažinimui: L1, L2, Elastic Net, dropout, early stopping ir duomenų augmentacija. Sužinokite, kaip pagerinti mašininio mokymosi modelių generalizaciją.

2025 m. gruodžio 2 d.

Stratified sampling duomenų dalijime: kaip užtikrinti teisingą klasių pasiskirstymą

Sužinokite, kas yra stratified sampling duomenų dalijime, kodėl jis būtinas mašininio mokymosi modeliams ir kaip teisingai taikyti šį metodą praktikoje.

2025 m. gruodžio 2 d.

Mokymosi Greičio Nustatymas ir Adaptacija Mašininio Mokymosi Modeliuose

Sužinokite, kaip nustatyti ir adaptuoti mokymosi greitį mašininiame mokymesi: nuo pagrindų iki pažangių metodų kaip Adam ir RMSProp. Pagerinkite modelių efektyvumą ir konvergenciją.