Intermédiaire
Que faut-il faire lorsqu’il manque des données dans un jeu de données d'entraînement? (Nan or cellule vide) sélectionner la/les méthodes qui peuvent être utilisée(s)
- une seule répone attendue
Modifier
0
Évaluations de la communautéPersonne n'a encore évalué cette question, soyez le premier !
Questions similairesPlus de questions sur Deep learning
12
Quelle est la relation entre l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond?8
Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.5
Donné un réseau de neurones avec 4 entrées, combien de connexions pourraient exister entre la couche d'entrée et la première couche cachée?1
Quel type de réseau de neurones est le meilleur pour le traitement d'images?1
En deep learning, le jeu de validation est utilisé pour fournir des évaluations fréquentes et non biaisées de l'adéquation du modèle sur le jeu d'entraînement tout en ajustant ses hyperparamètres/paramètres: en d'autres termes, le modèle est trouvé et ensuite testé sur le jeu de validation avant d'être amélioré une fois de plus.