#объем_выборки — Public Fediverse posts

Ученые из МФТИ выяснили, сколько данных нужно для ИИ

Одна из фундаментальных проблем при создании эффективных моделей машинного обучения – определение необходимого и достаточного количества данных для их обучения. Слишком мало данных – модель будет неточной, слишком много – неоправданные затраты времени и ресурсов на сбор и обработку информации. Коллектив ученых из Московского физико-технического института предложил два новых метода для решения этой задачи, основанных на анализе функции правдоподобия с использованием техники бутстрэпа. Работа опубликована в журнале Computational Mathematics and Mathematical Physics.

https://habr.com/ru/articles/961716/

#функция_правдоподобия #байесовские_методы #бутстрэп #Mдостаточность #Dдостаточность #объем_выборки #вычислительный_эксперимент