智能时代的机器学习:基础、应用与未来趋势
过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳。欠拟合则是指模型无法捕捉到数据中的模式。找到合适的模型复杂度是一个重要的挑战。4.计算资源(ComputationalResources)训练复杂的机器学习模型,尤其是深度学习模型,通常需要大量的计算资源。高性能的计算硬件和优化的算法是解决这一问题的关键。5....
AI产品经理必知的100个专业术语
常用方法包括主成分分析(PCA)、t-SNE等。9、过拟合(Overfitting)过拟合发生在模型对训练数据过于敏感,以至于它无法很好地泛化到新的、未见过的数据上。可以通过正则化、早停等手段来缓解。10、欠拟合(Underfitting)欠拟合发生在模型过于简单,以至于无法捕捉数据中的模式。解决方法包括增加模型复杂度或特征工程。1...
金融行业AIGC落地方法论的探索和研究
在应用到实际问题时,需要理解问题的上下文,对于专业问题,上下文可能非常抽象,这使得模型在处理问题时存在理解困难并导致过拟合或欠拟合情况。模型输出的可解释性也非常重要,在某些情况下模型输出的内容可能难以理解,既可能是七拼八凑的结果,也可能是暂未被人类认识到的潜藏逻辑推论,需要领域专家对预测结果进行判断、论证...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
这种方法不仅减少了计算时间和内存需求,而且不影响准确性。分布式训练:另一种解决高GPU使用率的方法是将工作负载分布在多个GPU之上。通过利用像MirroredStrategyfromTensorFlow或DistributedDataParallelfromPyTorch这样的框架,我们可以简化分布式训练方法的实现。两个标准的GPU系列是RTX和GTX系列,其中RTX是更新,更强大...
标准解读 | T/CES 277-2024《电力人工智能样本增广技术架构要求》
由于电力行业的特殊性和复杂性,收集到的训练样本往往数量不足、质量参差不齐,这给模型训练和测试带来了很大的困难;2)电力人工智能模型在训练过程中往往会出现过拟合和欠拟合的问题,导致模型在测试集上的表现不佳,泛化能力不足。这主要是因为训练样本的数量和质量、模型复杂度、训练时间等因素的影响;3)电力人工智能...
智能电网的网络安全风险及应对策略 | 科技导报
为了确保模型的准确性,减少智能电网中人工智能模型的过拟合及欠拟合问题,需要丰富的历史数据来训练模型(www.e993.com)2024年10月23日。此外,还应为控制人工智能模型的决策提供保障,以符合电力系统的网络安全约束。联邦机器学习在数据隐私保护方面极具应用前景,其邀请底层设备以协作方式训练人工智能模型,通过本地化模型训练,使得每个设备的隐私都得到了...
人工智能大模型,让你的召回模型更强大
开发模型的方法有多种,如使用现有的开源模型、基于现有的开源模型进行改进、从零开始构建自己的模型等,具体的方法要根据业务的复杂度和创新性来选择。开发模型的原则是要保证模型的有效性和高效性,避免模型的过拟合和欠拟合,提高模型的准确性和速度。4)组装模型...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。34.正则化Regularization-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。35.交叉验证Cross-Validation-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用其中一份作为测试集,其余...
中国电工技术学会团体标准解读:电力人工智能样本增广技术架构要求
由于电力行业的特殊性和复杂性,收集到的训练样本往往数量不足、质量参差不齐,这给模型训练和测试带来了很大的困难;2)电力人工智能模型在训练过程中往往会出现过拟合和欠拟合的问题,导致模型在测试集上的表现不佳,泛化能力不足。这主要是因为训练样本的数量和质量、模型复杂度、训练时间等因素的影响;3)电力人工智能...
国家药监局:血液病流式细胞学人工智能分析软件性能评价审评要点
数据量不够,由于样本前处理、流式细胞仪光路信号校准和质控,流式细胞分析过程或流式荧光试剂标记发生错误等原因产生,造成过拟合和欠拟合导致的泛化能力不足,数据扩增(如适用)和数据偏移等造成的假阴性和假阳性错误等;使用中的风险主要包括未经培训的人员使用,以及样本采集、处理、仪器校准等错误,造成的假阴性和假阳性...