Аналіз підходів до оптимізації гіперпараметрів у моделях машинного навчання

dc.contributor.authorТкачова, Таїсія Максимівна
dc.date.accessioned2023-06-20T08:37:51Z
dc.date.available2023-06-20T08:37:51Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractОптимiзацiя моделi є однiєю з найскладнiших проблем у пошуку рiшень задач машинного навчання. Етапом розв’язку задач машинного навчання, завдяки якому досягається оптимальнiсть моделi називають налаштуванням гiперпараметрiв (або оптимiзацiєю гiперпараметрiв). Гiперпараметри – це параметри, що встановлюються перед початком процесу навчання та визначають архiтектуру моделi. Префiкс «гiпер» гово- рить про те, що це параметри «верхнього рiвня», тобто контролюють процес навчання та параметри моделi, що випливають iз неї. Налаштування гiперпараметрiв є важливою частиною керування по- ведiнки моделi машинного навчання. Цей процес полягає у знаходженнi такої комбiнацiї значень гiперпараметрiв, яка найкраще максимiзує проду- ктивнiсть моделi, мiнiмiзуючи попередньо визначену функцiю втрат.uk_UA
dc.identifier.citationТкачова, Т. М. Аналіз підходів до оптимізації гіперпараметрів у моделях машинного навчання : дипломна робота бакалавра / Т. М. Ткачова. – Одеса, 2022. – 28 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/35494
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherОдеський національний університет ім. І. І. Мечниковаuk_UA
dc.subject113 прикладна математикаuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectналаштування гіперпараметрівuk_UA
dc.subjectдерево рішеньuk_UA
dc.subjectпопередня обробкаuk_UA
dc.titleАналіз підходів до оптимізації гіперпараметрів у моделях машинного навчанняuk_UA
dc.title.alternativeAnalysis of approaches to optimization of hyperparameters in machine learning modelsuk_UA
dc.typeDiplomasuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
113_Tkachova_Taisiia_Maksymivna1.pdf
Розмір:
143.25 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: