🎥 Процесс решения задач глубокого машинного обучения
👁 3 раз ⏳ 683 сек.
👁 3 раз ⏳ 683 сек.
Обобщенный процесс решения задачи глубокого машинного обучения:
1. Определение задачи и создание набора данных.
2. Выбор меры успеха.
3. Выбор протокола оценки.
4. Предварительная подготовка данных.
5. Разработка модели, более совершенной, чем базовый случай.
6. Масштабирование по вертикали: разработка модели с переобучением. Поиск границы между недообучением и переобучением.
7. Регуляризация модели и настройка гиперпараметров.
Источник: http://datascientist.one/sxema-resheniya-zadach-deep-learning/