#матрица_ковариации — Public Fediverse posts

Ученые предложили новый компас для определения достаточного количества данных для обучения ИИ

Коллектив ученых из Московского физико-технического института (МФТИ) разработал и теоретически обосновал два новых подхода к решению одной из фундаментальных проблем машинного обучения: определению достаточного размера выборки. Их работа, опубликованная в Computational Management Science, предлагает измерять, насколько «уверенность» модели в своих параметрах меняется при добавлении или удалении всего одного элемента данных, используя для этого два различных математических инструмента.

https://habr.com/ru/articles/961734/

#матрица_ковариации #расстояние_Кульбака_Лейблера #уверенность_моделей #размер_выборки #принятие_решений

Ученые предложили новый компас для определения достаточного количества данных для обучения ИИ

Коллектив ученых из Московского физико-технического института (МФТИ) разработал и теоретически обосновал два новых подхода к решению одной из фундаментальных проблем машинного обучения: определению достаточного размера выборки. Их работа, опубликованная в Computational Management Science, предлагает измерять, насколько «уверенность» модели в своих параметрах меняется при добавлении или удалении всего одного элемента данных, используя для этого два различных математических инструмента.

https://habr.com/ru/articles/961734/

#матрица_ковариации #расстояние_Кульбака_Лейблера #уверенность_моделей #размер_выборки #принятие_решений

Ученые предложили новый компас для определения достаточного количества данных для обучения ИИ

Коллектив ученых из Московского физико-технического института (МФТИ) разработал и теоретически обосновал два новых подхода к решению одной из фундаментальных проблем машинного обучения: определению достаточного размера выборки. Их работа, опубликованная в Computational Management Science, предлагает измерять, насколько «уверенность» модели в своих параметрах меняется при добавлении или удалении всего одного элемента данных, используя для этого два различных математических инструмента.

https://habr.com/ru/articles/961734/

#матрица_ковариации #расстояние_Кульбака_Лейблера #уверенность_моделей #размер_выборки #принятие_решений

Ученые предложили новый компас для определения достаточного количества данных для обучения ИИ

Коллектив ученых из Московского физико-технического института (МФТИ) разработал и теоретически обосновал два новых подхода к решению одной из фундаментальных проблем машинного обучения: определению достаточного размера выборки. Их работа, опубликованная в Computational Management Science, предлагает измерять, насколько «уверенность» модели в своих параметрах меняется при добавлении или удалении всего одного элемента данных, используя для этого два различных математических инструмента.

https://habr.com/ru/articles/961734/

#матрица_ковариации #расстояние_Кульбака_Лейблера #уверенность_моделей #размер_выборки #принятие_решений