تعلّم الأخبار الأدوات وظائف المهمة

مصطلح مسرد الذكاء الاصطناعي

ما هو التجهيز الزائد؟

التعريف

عندما يحفظ النموذج بيانات التدريب ويكون أداؤه ضعيفًا عند المدخلات غير المرئية.

تصفح قاموس الذكاء الاصطناعي الكامل استكشف جميع أدلة الذكاء الاصطناعي المجانية

التعميممدى جودة أداء النموذج على البيانات الجديدة غير المرئية خارج مجموعة التدريب.تسرب المعيارعند وجود أمثلة اختبار قياس الأداء أو المتغيرات القريبة في بيانات التدريب، يؤدي ذلك إلى تضخيم الأداء المبلغ عنه.التعلم المستمرأساليب التدريب التي تسمح للنموذج بمواصلة التعلم من البيانات الجديدة دون نسيان المعرفة السابقة.زيادة البياناتالتقنيات التي تنشئ أمثلة تدريبية معدلة لتحسين تعميم النموذج.ضبط دقيقمواصلة التدريب على البيانات الخاصة بالمجال لتكييف نموذج تم تدريبه مسبقًا مع مهمة محددة.قطع المعرفةتنعكس أحدث نقطة زمنية في بيانات تدريب النموذج.

تعرف على المزيد في أدلةنا المجانية

Overfitting and Underfitting Backtesting Trading Strategies and Overfitting

انظر أيضا

Open-Source Model Parameter OCR (Optical Character Recognition)Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)Normalization Perplexity Neural Network Pipeline