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검증, 정규화 및 콜백

모델 검증 및 선택은 과적합을 방지하고 일반화를 개선하는 데 도움이 되는 모든 머신 러닝 모델 개발을 개발하는 데 필수적인 부분입니다. 이번 주에는 훈련 실행에서 검증 데이터 세트를 사용하고 모델에 정규화 기술을 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 콜백을 사용하여 성능을 모니터링하고 지정된 기준에 따라 작업을 수행하는 방법을 배우게 됩니다. 이번 주 프로그래밍 과제에서는 잘 알려진 Iris 데이터 세트에서 모델 검증 및 정규화를 실행합니다.

Impartido por:

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    Dr Kevin Webster

    Senior Teaching Fellow in Statistics

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