Name: آموزش جلوگیری از بیش برازش Overfitting در الگوریتم های یادگیری ماشین (رایگان)
Uploaded: 2025-05-05T07:26:58.000000Z
Duration: 11 min 19 s
Description: آموزش جلوگیری از بیش برازش Overfitting در الگوریتم های یادگیری ماشین (رایگان)

معماری کامپیوتر

icdl

فتوشاپ

حسابداری

مدار منطقی

اکسل

طراحی الگوریتم

اتوکد

زبان انگلیسی

هوش مصنوعی

power bi

پایتون

ساختمان داده

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

جشنواره شگفتی آموختن

آموزش جلوگیری از بیش ‌برازش Overfitting در الگوریتم‌ های یادگیری ماشین (رایگان)

چکیده

نحوه شناسایی بیش‌‌برازش (Overfitting)

روش‌های جلوگیری از بیش‌‌برازش (Overfitting)

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

یکی از اهداف اصلی یادگیری ماشین این است که مدل، علاوه بر عملکرد مطلوب روی داده&zwnj;های آموزشی، بتواند روی داده&zwnj;های جدید یا تست نیز به&zwnj; درستی تعمیم پیدا کند. اما گاهی مدل آن&zwnj; قدر دقیق عمل می&zwnj;کند که حتی الگوهای تصادفی یا نویز موجود در داده&zwnj;های آموزشی را نیز یاد می&zwnj;گیرد. این پدیده که منجر به کاهش دقت مدل در مواجهه با داده&zwnj;های نادیده می&zwnj;شود، بیش&zwnj;برازش نام دارد.

در حالت بیش&zwnj;برازش، مدل روی داده&zwnj;های آموزشی بسیار خوب عمل می&zwnj;کند اما در برابر داده&zwnj;های جدید عملکرد ضعیفی دارد. برای رفع این مشکل، راهکارهای متعددی وجود دارد، تکنیک&zwnj;هایی مانند Regularization و Dropout می&zwnj;توانند به بهبود عملکرد مدل و افزایش مقاومت آن در برابر داده&zwnj;های تازه کمک کنند.

در این فرادرس چه چیزی یاد می&zwnj;گیریم؟

ما در این آموزش با مفهوم بیش&zwnj;برازش در یادگیری ماشین آشنا می&zwnj;شویم و یاد می&zwnj;گیریم چگونه آن را شناسایی کنیم. سپس روش&zwnj;های کاربردی برای جلوگیری از وقوع بیش&zwnj;برازش را بررسی خواهیم کرد. با یادگیری این تکنیک&zwnj;ها، می&zwnj;توانیم مدل&zwnj;هایی بسازیم که هم در آموزش و هم در عمل، عملکرد قابل قبولی داشته باشند و تعمیم&zwnj;پذیری بالایی ارائه دهند.

بیش‌برازش Overfitting چیست؟

نحوه شناسایی بیش‌‌برازش

روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش Overfitting

راهنمایی ادامه مسیر

آموزش جلوگیری از بیش ‌برازش Overfitting در الگوریتم‌ های یادگیری ماشین (رایگان) | فرادرس