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In diesem Video über "Kreuzvalidierung im maschinellen Lernen" werden wir das entscheidende Konzept der Kreuzvalidierung betrachten. Anschließend werden wir die verschiedenen Arten von Kreuzvalidierungsmethoden durchgehen. Schließlich zeigen wir Ihnen die Implementierung der Kreuzvalidierung.
🔵 Folgende Themen werden in dieser Sitzung behandelt:
00:00 - Einführung
00:55 - Warum Kreuzvalidierung
02:19 - Was ist Kreuzvalidierung
04:43 - Verschiedene Arten von Kreuzvalidierungsmethoden
10:57 - Vorteile der Kreuzvalidierung
12:07 - Demo-Implementierung der Kreuzvalidierung
✅ Was ist Kreuzvalidierung und warum wird sie verwendet?
Kreuzvalidierung ist eine sehr nützliche Technik zur Bewertung der Effektivität eines Modells im maschinellen Lernen, insbesondere in Fällen, in denen Sie Überanpassung vermeiden müssen. Sie ist auch nützlich, um die Hyperparameter Ihres Modells zu bestimmen, in dem Sinne, welche Parameter den niedrigsten Testfehler ergeben.
✅ Was ist Kreuzvalidierung für Anfänger?
Einige Daten werden entfernt, bevor das Training beginnt. Wenn das Training abgeschlossen ist, können die entfernten Daten verwendet werden, um die Leistung des gelernten Modells auf "neuen" Daten zu testen. Dies ist die Grundidee für eine ganze Klasse von Bewertungsmethoden für Modelle, die als Kreuzvalidierung bezeichnet werden.
✅ Was ist der Hauptpunkt der Kreuzvalidierung?
Kreuzvalidierung hilft uns, Überanpassung des Modells zu vermeiden, und sie trägt auch dazu bei, die Generalisierungsgenauigkeit zu erhöhen, also die Genauigkeit des Modells bei bisher unbekannten zukünftigen Datenpunkten.
➡️ Über den Kurs
Entdecken Sie diesen Kurs zum maschinellen Lernen, der von Dozenten des IIT Madras und Branchenexperten unterrichtet wird und Ihnen hilft, die Algorithmen des maschinellen Lernens zu meistern. Diese ML-Zertifizierungsschulung wird Ihnen helfen, Python, Algorithmen des maschinellen Lernens, Statistik und KI-Fähigkeiten zu erlernen. Melden Sie sich für diesen Schulungskurs an und erhalten Sie Ihre Zertifizierung im maschinellen Lernen von IITM Pravartak.
➡️ Wer sollte diesen Kurs belegen?
Experten haben unseren ML-Kurs so gestaltet, dass jeder, vom Anfänger/Studierenden bis hin zu einem Fachmann, der einen Karrierewechsel anstrebt, davon profitieren kann.
✅ Hauptmerkmale - (Kursmerkmale)
👉🏼50+ Live-Sitzungen über sieben Monate
👉🏼218 Stunden Selbstlernvideos
👉🏼200 Stunden Projekte & Übungen
👉🏼Lernen von Dozenten des IIT Madras und Branchenpraktikern
👉🏼1:1 mit Branchenmentoren
👉🏼Lebenslaufvorbereitung und LinkedIn-Profilüberprüfung
👉🏼24*7 Unterstützung
👉🏼Kostenlose EMI-Option
Was wird in diesem Programm behandelt? -
✅Vorbereitungssitzung - Linux und Python
✅Datenaufbereitung mit SQL
✅Python mit Data Science
✅Lineare Algebra und fortgeschrittene Statistik
✅Maschinelles Lernen
✅Überwachtes und unüberwachtes Lernen im ML
✅Leistungsmetriken
✅Deep Learning mit TensorFlow
✅Data Science Capstone-Projekt
✅Fallstudien aus der Wirtschaft
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