మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ను నిర్మించడం అనేది డేటాను పోషించడం మాత్రమే కాదు, ఏదైనా మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రభావితం చేసే లోపాలు చాలా ఉన్నాయి. లో ఓవర్ ఫిటింగ్ మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో అటువంటి లోపం అనేది మోడల్ యొక్క పనితీరుకు ఖచ్చితత్వానికి ఆటంకం కలిగిస్తుంది. ఈ వ్యాసంలో ఈ క్రింది విషయాలు ఉన్నాయి:
- మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఓవర్ ఫిటింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఓవర్ ఫిటింగ్ యొక్క ఉదాహరణలు
- సిగ్నల్ vs శబ్దం
- అండర్ ఫిటింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఓవర్ ఫిట్టింగ్ ఎలా గుర్తించాలి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఓవర్ ఫిటింగ్‌ను ఎలా నివారించాలి
- ఫిట్ యొక్క మంచితనం అంటే ఏమిటి?
- బయాస్ మరియు వేరియెన్స్ మధ్య ట్రేడ్-ఆఫ్
మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఓవర్ ఫిటింగ్ అంటే ఏమిటి?
ఒక గణాంక మోడల్ మేము అవసరమైన దానికంటే ఎక్కువ డేటాను తినిపించినప్పుడు అతిగా సరిపోతుంది. ఇది సాపేక్షంగా చేయడానికి, భారీ దుస్తులు ధరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నట్లు imagine హించుకోండి.
ఉదాహరణ ప్రోగ్రామ్‌తో c ++ లో డైనమిక్ మెమరీ కేటాయింపు
ఒక మోడల్ వాస్తవానికి అవసరమైన దానికంటే ఎక్కువ డేటాకు సరిపోయేటప్పుడు, ఇది ధ్వనించే డేటాను మరియు డేటాలోని సరికాని విలువలను పట్టుకోవడం ప్రారంభిస్తుంది. ఫలితంగా, మోడల్ యొక్క సామర్థ్యం మరియు ఖచ్చితత్వం తగ్గుతాయి. వాస్తవానికి ఎలా జరుగుతుందో అర్థం చేసుకోవడానికి ఓవర్ ఫిటింగ్ యొక్క కొన్ని ఉదాహరణలను పరిశీలిద్దాం.
ఓవర్ ఫిటింగ్ యొక్క ఉదాహరణలు
ఉదాహరణ 1
మేము సాధారణ ఉదాహరణ తీసుకుంటే లీనియర్ రిగ్రెషన్ , డేటాకు శిక్షణ ఇవ్వడం అనేది ఉత్తమ ఫిట్ లైన్ మరియు డేటా పాయింట్ల మధ్య కనీస ఖర్చును కనుగొనడం. ఇది ఉత్తమమైన పునరావృతం కోసం అనేక పునరావృతాల ద్వారా వెళుతుంది, ఖర్చును తగ్గిస్తుంది. ఇక్కడే ఓవర్ ఫిటింగ్ చిత్రంలోకి వస్తుంది.
పై చిత్రంలో కనిపించే పంక్తి క్రొత్త డేటా పాయింట్ కోసం చాలా సమర్థవంతమైన ఫలితాన్ని ఇస్తుంది. ఓవర్ ఫిటింగ్ విషయంలో, మేము డేటా సెట్‌లో శిక్షణ అల్గారిథమ్‌ను అమలు చేస్తున్నప్పుడు, ప్రతి పునరావృతంతో ఖర్చును తగ్గించడానికి మేము అనుమతిస్తాము.
దీన్ని నడుపుతోంది చాలా కాలం పాటు తగ్గిన వ్యయాన్ని సూచిస్తుంది, అయితే ఇది డేటా సెట్ నుండి వచ్చే ధ్వనించే డేటాకు కూడా సరిపోతుంది. ఫలితం దిగువ గ్రాఫ్‌లో కనిపిస్తుంది.
ఇది సమర్థవంతంగా అనిపించవచ్చు కాని నిజంగా కాదు. వంటి అల్గోరిథం యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం లీనియర్ రిగ్రెషన్ ఆధిపత్య ధోరణిని కనుగొని, తదనుగుణంగా డేటా పాయింట్లకు సరిపోతుంది. ఈ సందర్భంలో, లైన్ అన్ని డేటా పాయింట్లకు సరిపోతుంది, ఇది కొత్త ఎంట్రీ డేటా పాయింట్ల కోసం వాంఛనీయ ఫలితాలను అంచనా వేయడంలో మోడల్ యొక్క సామర్థ్యానికి అసంబద్ధం.
ఇప్పుడు ఒక సమస్య ప్రకటన సహాయంతో మరింత వివరణాత్మక ఉదాహరణను పరిశీలిద్దాం.
ఉదాహరణ 2
సమస్యల నివేదిక: టైర్ 2 లీగ్‌లో అతని / ఆమె ప్రస్తుత ఆటతీరు ఆధారంగా సాకర్ ఆటగాడు టైర్ 1 ఫుట్‌బాల్ క్లబ్‌లో స్లాట్ అవుతాడో లేదో to హించాలనుకుంటున్నాము.
ఇప్పుడు imagine హించుకోండి, మేము 10,000 మంది ఆటగాళ్లతో ఫలితాలతో శిక్షణ ఇస్తాము. అసలు డేటా సెట్‌లో ఫలితాన్ని అంచనా వేయడానికి మేము ప్రయత్నించినప్పుడు, మనకు 99% ఖచ్చితత్వం లభించిందని చెప్పండి. కానీ వేరే డేటా సెట్‌లో ఖచ్చితత్వం 50 శాతం వస్తుంది. దీని అర్థం మా శిక్షణ డేటా మరియు కనిపించని డేటా నుండి మోడల్ బాగా సాధారణీకరించబడదు.
ఓవర్ ఫిటింగ్ ఇలా ఉంటుంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డేటా సైన్స్ లో ఇది చాలా సాధారణ సమస్య. ఇప్పుడు సిగ్నల్ మరియు శబ్దాన్ని అర్థం చేసుకుందాం.
సిగ్నల్ vs శబ్దం
ప్రిడిక్టివ్ మోడలింగ్‌లో, సిగ్నల్ డేటాను తెలుసుకోవడానికి మోడల్‌కు సహాయపడే నిజమైన అంతర్లీన నమూనాను సూచిస్తుంది. మరోవైపు, డేటా సెట్‌లో శబ్దం అసంబద్ధం మరియు యాదృచ్ఛిక డేటా. శబ్దం మరియు సిగ్నల్ యొక్క భావనను అర్థం చేసుకోవడానికి, నిజ జీవిత ఉదాహరణను తీసుకుందాం.
పెద్దలలో అక్షరాస్యతకు వ్యతిరేకంగా వయస్సును మోడల్ చేయాలనుకుంటున్నాం. మేము జనాభాలో చాలా పెద్ద భాగాన్ని నమూనా చేస్తే, మనకు స్పష్టమైన సంబంధం కనిపిస్తుంది. ఇది సిగ్నల్, అయితే శబ్దం సిగ్నల్‌కు అంతరాయం కలిగిస్తుంది. స్థానిక జనాభాపై మేము అదే చేస్తే, సంబంధం బురదగా మారుతుంది. ఇది అవుట్‌లెర్స్ మరియు యాదృచ్ఛికతతో ప్రభావితమవుతుంది, ఉదా., ఒక వయోజన ప్రారంభ పాఠశాలకు వెళ్లారు లేదా కొంతమంది పెద్దలు విద్యను భరించలేరు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ పరంగా శబ్దం మరియు సిగ్నల్ గురించి మాట్లాడుతుంటే, మంచి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం స్వయంచాలకంగా శబ్దం నుండి సంకేతాలను వేరు చేస్తుంది. అల్గోరిథం చాలా క్లిష్టంగా లేదా అసమర్థంగా ఉంటే, అది శబ్దాన్ని కూడా నేర్చుకోవచ్చు. అందువల్ల, మోడల్‌ను అతిగా అమర్చడం. మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో కూడా ఫిట్‌ఫిటింగ్ అర్థం చేసుకుందాం.
అండర్ ఫిటింగ్ అంటే ఏమిటి?
అతిగా ఫిట్ చేయకుండా ఉండటానికి, మేము మునుపటి దశలో శిక్షణను ఆపవచ్చు. శిక్షణా డేటా నుండి మోడల్ తగినంతగా నేర్చుకోలేకపోవడానికి ఇది దారితీయవచ్చు, ఆధిపత్య ధోరణిని సంగ్రహించడం కష్టంగా ఉంటుంది. దీనిని అండర్ ఫిటింగ్ అంటారు. ఫలితం ఓవర్ ఫిటింగ్, ఫలితాలను అంచనా వేయడంలో అసమర్థత వంటిది.
మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో అండర్ ఫిట్టింగ్ మరియు ఓవర్ ఫిటింగ్ అంటే ఏమిటో ఇప్పుడు మనం అర్థం చేసుకున్నాము, మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఓవర్ ఫిటింగ్‌ను ఎలా గుర్తించవచ్చో అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిద్దాం.
ఓవర్ ఫిట్టింగ్ ఎలా గుర్తించాలి?
ఓవర్ ఫిట్టింగ్‌తో ఉన్న ప్రధాన సవాలు క్రొత్త డేటాతో మా మోడల్ పనితీరు యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడం. మేము దానిని వాస్తవంగా పరీక్షించే వరకు ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయలేము.
ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, మేము ప్రారంభ డేటాను ప్రత్యేక శిక్షణ మరియు పరీక్ష డేటా సెట్లుగా విభజించవచ్చు. ఈ సాంకేతికతతో, క్రొత్త డేటాతో మా మోడల్ ఎంతవరకు పని చేస్తుందో మనం అంచనా వేయవచ్చు.
దీన్ని ఒక ఉదాహరణతో అర్థం చేసుకుందాం, శిక్షణా సమితిలో 90+ శాతం ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు పరీక్షా సెట్‌లో 50 శాతం ఖచ్చితత్వాన్ని పొందుతామని imagine హించుకోండి. అప్పుడు, స్వయంచాలకంగా అది మోడల్‌కు ఎర్రజెండా అవుతుంది.
ఓవర్ ఫిటింగ్ గుర్తించడానికి మరొక మార్గం బెంచ్‌మార్క్‌గా ఉపయోగపడే సరళమైన మోడల్‌తో ప్రారంభించడం.
ఈ విధానంతో, మీరు మరింత సంక్లిష్టమైన అల్గారిథమ్‌లను ప్రయత్నిస్తే, అదనపు సంక్లిష్టత మోడల్‌కు కూడా విలువైనదేనా కాదా అని మీరు అర్థం చేసుకోగలరు. దీనిని కూడా అంటారు అకామ్ యొక్క రేజర్ పరీక్ష , ఇది ప్రాథమికంగా రెండు మోడళ్ల విషయంలో పోల్చదగిన పనితీరు విషయంలో సరళమైన మోడల్‌ను ఎంచుకుంటుంది. ఓవర్ ఫిటింగ్‌ను గుర్తించడం మంచి పద్ధతి అయినప్పటికీ,కానీ అతిగా ఫిట్ చేయకుండా నిరోధించడానికి అనేక పద్ధతులు ఉన్నాయి. మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఓవర్ ఫిటింగ్‌ను ఎలా నిరోధించవచ్చో చూద్దాం.
మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఓవర్ ఫిటింగ్‌ను ఎలా నివారించాలి?
మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో పూర్తిగా ఫిట్ చేయకుండా ఉండటానికి అనేక పద్ధతులు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి.
1. క్రాస్ ధ్రువీకరణ
ఓవర్ ఫిటింగ్‌ను నివారించడానికి / నిరోధించడానికి అత్యంత శక్తివంతమైన లక్షణాలలో ఒకటి క్రాస్ ధ్రువీకరణ. దీని వెనుక ఉన్న ఆలోచన ఏమిటంటే, చిన్న శిక్షణ-పరీక్ష-విభజనలను రూపొందించడానికి ప్రారంభ శిక్షణ డేటాను ఉపయోగించడం, ఆపై మీ నమూనాను ట్యూన్ చేయడానికి ఈ చీలికలను ఉపయోగించడం.
ప్రామాణిక k- రెట్లు ధ్రువీకరణలో, డేటా k- ఉపసమితులుగా విభజించబడింది, దీనిని మడతలు అని కూడా పిలుస్తారు. దీని తరువాత, అల్గోరిథం k-1 మడతలపై పునరుక్తిగా శిక్షణ పొందుతుంది, మిగిలిన మడతలను పరీక్షా సమితిగా ఉపయోగిస్తుంది, దీనిని హోల్డౌట్ రెట్లు అని కూడా పిలుస్తారు.
క్రాస్ ధ్రువీకరణ హైపర్‌పారామీటర్లను అసలు శిక్షణా సమితితో మాత్రమే ట్యూన్ చేయడానికి మాకు సహాయపడుతుంది. ఇది ప్రాథమికంగా పరీక్షా సెట్‌ను తుది మోడల్‌ను ఎంచుకోవడానికి నిజమైన కనిపించని డేటా సెట్‌గా విడిగా ఉంచుతుంది. అందువల్ల, అతిగా ఫిట్ చేయడం మానుకోండి.
2. మరింత డేటాతో శిక్షణ
ఈ టెక్నిక్ ప్రతిసారీ పనిచేయకపోవచ్చు, ఎందుకంటే మేము పై ఉదాహరణలో కూడా చర్చించాము, ఇక్కడ గణనీయమైన జనాభాతో శిక్షణ మోడల్‌కు సహాయపడుతుంది. ఇది ప్రాథమికంగా సిగ్నల్‌ను బాగా గుర్తించడంలో మోడల్‌కు సహాయపడుతుంది.
కానీ కొన్ని సందర్భాల్లో, పెరిగిన డేటా మోడల్‌కు ఎక్కువ శబ్దాన్ని ఇవ్వడం అని కూడా అర్ధం. మేము ఎక్కువ డేటాతో మోడల్‌కు శిక్షణ ఇస్తున్నప్పుడు, డేటా శుభ్రంగా మరియు యాదృచ్ఛికత మరియు అసమానతల నుండి ఉచితం అని నిర్ధారించుకోవాలి.
3. లక్షణాలను తొలగించడం
కొన్ని అల్గోరిథంలు స్వయంచాలక లక్షణాల ఎంపికను కలిగి ఉన్నప్పటికీ. అంతర్నిర్మిత లక్షణ ఎంపిక లేనివారిలో గణనీయమైన సంఖ్యలో, సాధారణీకరణను మెరుగుపరచడానికి మేము ఇన్‌పుట్ లక్షణాల నుండి కొన్ని అసంబద్ధమైన లక్షణాలను మానవీయంగా తొలగించవచ్చు.
ఒక లక్షణం మోడల్‌కు ఎలా సరిపోతుందనే దానిపై ఒక తీర్మానం చేయడం ద్వారా దీన్ని చేయటానికి ఒక మార్గం. ఇది కోడ్ లైన్-బై-లైన్ డీబగ్ చేయడానికి చాలా పోలి ఉంటుంది.
ఒకవేళ మోడల్‌లోని ance చిత్యాన్ని ఒక లక్షణం వివరించలేకపోతే, మేము ఆ లక్షణాలను గుర్తించగలము. మంచి ప్రారంభ స్థానం కోసం మేము కొన్ని ఫీచర్ ఎంపిక హ్యూరిస్టిక్‌లను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.
4. ప్రారంభ ఆపు
మోడల్ శిక్షణ పొందుతున్నప్పుడు, ప్రతి పునరావృతం ఆధారంగా మోడల్ ఎంత బాగా పనిచేస్తుందో మీరు కొలవవచ్చు. పునరావృత్తులు మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరిచే వరకు మేము దీన్ని చేయవచ్చు. దీని తరువాత, ప్రతి పునరావృతం తర్వాత సాధారణీకరణ బలహీనపడటంతో మోడల్ శిక్షణ డేటాను సరిపోతుంది.
కాబట్టి ప్రాథమికంగా, ప్రారంభ స్టాపింగ్ అంటే మోడల్ శిక్షణా డేటాను ఓవర్ ఫిట్ చేయడం ప్రారంభించే చోట మోడల్ వెళ్ళే ముందు శిక్షణ ప్రక్రియను ఆపడం. ఈ సాంకేతికత ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతుంది లోతైన అభ్యాసం .
5. రెగ్యులరైజేషన్
ఇది ప్రాథమికంగా అర్థం, విస్తృత శ్రేణి పద్ధతులను ఉపయోగించడం ద్వారా మీ మోడల్‌ను కృత్రిమంగా బలవంతం చేస్తుంది. ఇది పూర్తిగా మనం ఉపయోగిస్తున్న అభ్యాసకుడిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, మేము ఎండు ద్రాక్ష చేయవచ్చు , a పై డ్రాప్ అవుట్ ఉపయోగించండి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ లేదా రిగ్రెషన్‌లో ఖర్చు ఫంక్షన్‌కు పెనాల్టీ పరామితిని జోడించండి.
చాలా తరచుగా, రెగ్యులరైజేషన్ ఒక హైపారామీటర్. ఇది క్రాస్ ధ్రువీకరణ ద్వారా కూడా ట్యూన్ చేయవచ్చు.
6. సమిష్టి
ఈ సాంకేతికత ప్రాథమికంగా వివిధ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్ల నుండి అంచనాలను మిళితం చేస్తుంది. సమిష్టి కోసం రెండు సాధారణ పద్ధతులు క్రింద ఇవ్వబడ్డాయి:
మోడళ్లను అతిగా సరిపోయే అవకాశాన్ని తగ్గించడానికి బ్యాగింగ్ ప్రయత్నిస్తుంది
సరళమైన నమూనాల అంచనా వశ్యతను మెరుగుపరిచే ప్రయత్నాలను పెంచడం
అవి రెండూ సమిష్టి పద్ధతులు అయినప్పటికీ, విధానం పూర్తిగా వ్యతిరేక దిశల నుండి మొదలవుతుంది. బ్యాగింగ్ సంక్లిష్ట బేస్ మోడళ్లను ఉపయోగిస్తుంది మరియు బూస్టింగ్ సాధారణ బేస్ మోడళ్లను ఉపయోగిస్తుంది మరియు దాని మొత్తం సంక్లిష్టతను పెంచడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
ఫిట్ యొక్క మంచితనం అంటే ఏమిటి?
గణాంక మోడలింగ్‌లో, సరిపోయే మంచితనం ఫలితాలను లేదా values హించిన విలువలు గమనించిన లేదా నిజమైన విలువలతో ఎంత దగ్గరగా సరిపోతుందో సూచిస్తుంది.సిగ్నల్‌కు బదులుగా శబ్దాన్ని నేర్చుకున్న మోడల్ ఓవర్‌ఫిట్ చేయబడింది ఎందుకంటే ఇది శిక్షణ డేటా సెట్‌కు సరిపోతుంది కాని కొత్త డేటా సెట్‌తో పేద సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
ది ట్రేడ్-ఆఫ్ బిట్వీన్ బయాస్ అండ్ వేరియెన్స్
వ్యత్యాసం మరియు పక్షపాతం రెండూ అంచనా లోపం యొక్క రూపాలు . అధిక వ్యత్యాసం మరియు అధిక పక్షపాతం మధ్య వర్తకం అనేది గణాంకాలు మరియు యంత్ర అభ్యాసంలో చాలా ముఖ్యమైన అంశం. అన్ని పర్యవేక్షించబడిన మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను ప్రభావితం చేసే ఒక భావన ఇది.
ఏదైనా మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్ కోసం సంక్లిష్టత, అండర్ ఫిటింగ్ మరియు ఓవర్ ఫిటింగ్ నిర్ణయించడంలో బయాస్-వేరియెన్స్ ట్రేడ్-ఆఫ్ చాలా ముఖ్యమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది.
బయాస్
ఇది values హించిన విలువలు మరియు మోడల్‌లోని వాస్తవ లేదా నిజమైన విలువల మధ్య వ్యత్యాసం తప్ప మరొకటి కాదు. సంక్లిష్టమైన సంకేతాల నుండి మోడల్ నేర్చుకోవడం ఎల్లప్పుడూ సులభం కాదు.
సరిపోయేలా imagine హించుకుందాం a లీనియర్ రిగ్రెషన్ నాన్-లీనియర్ డేటా ఉన్న మోడల్‌కు. మోడల్ పరిశీలనలను ఎంత సమర్థవంతంగా నేర్చుకున్నా, అది వక్రతలను సమర్థవంతంగా మోడల్ చేయదు. దీనిని అండర్ ఫిటింగ్ అంటారు.
వైవిధ్యం
ఇది శిక్షణ డేటాలోని నిర్దిష్ట సెట్‌లకు మోడల్ యొక్క సున్నితత్వాన్ని సూచిస్తుంది. అధిక వ్యత్యాస అల్గోరిథం ఒక వికారమైన నమూనాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది శిక్షణా సమితికి భిన్నంగా ఉంటుంది.
అనియంత్రిత మరియు సూపర్-ఫ్లెక్సిబుల్ మోడల్‌కు సరిపోయే ఒక అల్గోరిథంను g హించుకోండి, ఇది శిక్షణా సెట్‌లోని శబ్దం నుండి కూడా నేర్చుకుంటుంది.
బయాస్-వేరియెన్స్ ట్రేడ్-ఆఫ్
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఒక-సమయం పద్ధతిగా గుర్తించబడదు, బదులుగా, ఇది పునరావృత ప్రక్రియ.
తక్కువ వ్యత్యాసం-అధిక బయాస్ అల్గోరిథంలు తక్కువ సంక్లిష్టమైనవి, సరళమైన మరియు దృ structure మైన నిర్మాణంతో ఉంటాయి.
వారు స్థిరమైన, కానీ సగటున సరికాని మోడళ్లకు శిక్షణ ఇస్తారు.
వీటిలో రిగ్రెషన్, వంటి సరళ లేదా పారామెట్రిక్ అల్గోరిథంలు ఉన్నాయి , మొదలైనవి.
అధిక వ్యత్యాసం-తక్కువ బయాస్ అల్గోరిథంలు సరళమైన నిర్మాణంతో మరింత క్లిష్టంగా ఉంటాయి.
వారు అస్థిరమైన కానీ సగటున ఖచ్చితమైన మోడళ్లకు శిక్షణ ఇస్తారు.
వీటిలో నాన్-లీనియర్ లేదా నాన్-పారామెట్రిక్ అల్గోరిథంలు ఉన్నాయి , , మొదలైనవి.
ఇది మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో ఓవర్ ఫిట్టింగ్ నేర్చుకున్న ఈ ఆర్టికల్ చివరకి మరియు దానిని నివారించడానికి వివిధ టెక్నిక్‌ల గురించి మనలను తీసుకువస్తుంది. ఈ ట్యుటోరియల్‌లో మీతో పంచుకున్న అన్ని విషయాలతో మీరు స్పష్టంగా ఉన్నారని నేను ఆశిస్తున్నాను.
“మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ఓవర్ ఫిట్టింగ్” పై ఈ కథనాన్ని మీరు కనుగొంటే, చూడండి ప్రపంచవ్యాప్తంగా 250,000 కంటే ఎక్కువ సంతృప్తికరమైన అభ్యాసకుల నెట్‌వర్క్‌తో విశ్వసనీయ ఆన్‌లైన్ లెర్నింగ్ సంస్థ.
మీ ప్రయాణంలో అడుగడుగునా మీకు సహాయం చేయడానికి మేము ఇక్కడ ఉన్నాము మరియు విద్యార్థులు మరియు నిపుణుల కోసం రూపొందించిన పాఠ్యాంశాలను రూపొందించండి. . ఈ కోర్సు మీకు పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్‌లోకి రావడానికి మరియు వివిధ మరియు ప్రధాన మరియు అధునాతన పైథాన్ భావనలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి రూపొందించబడింది వంటి , , మొదలైనవి.
రెండు డేటా వనరులను మిళితం చేసే పట్టిక
మీకు ఏవైనా ప్రశ్నలు వస్తే, “మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో ఓవర్ ఫిట్టింగ్” యొక్క వ్యాఖ్యల విభాగంలో మీ ప్రశ్నలన్నింటినీ అడగడానికి సంకోచించకండి మరియు మా బృందం సమాధానం ఇవ్వడానికి సంతోషిస్తుంది.