Какой из перечисленных методов используется для уменьшения переобучения в моделях машинного обучения?
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина изучает ключевые принципы работы с большими массивами информации, включая методы машинного обучения, построение нейронных сетей и современные алгоритмы обработки данных. Слушатели получат практические навыки применения этих технологий в различных сферах, таких как IT-разработка, научные исследования и бизнес-аналитика. Особое внимание уделяется автоматизации сложных задач и использованию интеллектуальных систем для оптимизации процессов и принятия эффективных решений.
Варианты ответа:
- Метод ближайших соседей
- Регуляризация
- Метод главных компонент
- Кластеризация
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Что такое модель в машинном обучении?
- Какой из следующих терминов описывает процесс корректировки весов в нейронной сети?
- Какой из следующих примеров является применением машинного обучения в медицине?
- Как используется машинное обучение в финансах?
- Какой из следующих примеров является применением машинного обучения в ритейле?