Library Automation MCQ Quiz in मराठी - Objective Question with Answer for Library Automation - मोफत PDF डाउनलोड करा

योग्य उत्तर ओव्हरफिटिंग आहे.

Key Points

• ओव्हरफिटिंग:
  • हे मशीन लर्निंगमधील घटनेचा संदर्भ देते जेथे मॉडेल प्रशिक्षण डेटावर अपवादात्मकपणे चांगले प्रदर्शन करते परंतु चाचणी डेटावर खराब कामगिरी करते.
  • जेव्हा मॉडेल ध्वनी आणि यादृच्छिक चढउतारांसह प्रशिक्षण डेटा खूप चांगले शिकतो आणि त्यामुळे नवीन, न पाहिलेल्या डेटाचे सामान्यीकरण करत नाही तेव्हा असे घडते.
  • चित्रात, इष्टतम मॉडेल हे गुळगुळीत वक्र द्वारे दर्शविले जाते जे डेटाचा सामान्य ट्रेंड कॅप्चर करते, तर ओव्हरफिट केलेले मॉडेल प्रत्येक प्रशिक्षण डेटा पॉईंटला अचूकपणे बसणाऱ्या स्क्विग्ली लाइनद्वारे चित्रित केले जाते.
    • ओव्हरफिटिंगची कारणे:
    • गोंगाट करणारा डेटा
    • अपुरा प्रशिक्षण डेटा.
    • अती जटिल मॉडेल

Additional Information

• अंडरफिटिंग:
  • जेव्हा मशीन लर्निंग मॉडेल डेटामधील अंतर्निहित नमुने कॅप्चर करण्यासाठी खूप सोपे असते तेव्हा असे होते.
  • अंडरफिट मॉडेल प्रशिक्षण आणि चाचणी डेटा दोन्हीवर खराब कामगिरी करते कारण डेटासेटमध्ये उपस्थित असलेले संबंध कॅप्चर करण्यासाठी ते पुरेसे जटिल नसते.
• बायस-वेरियंस ट्रेड-ऑफ:
  • पर्यवेक्षित शिक्षणातील ही एक महत्त्वाची संकल्पना आहे ज्याचा उद्देश त्रुटीच्या दोन स्रोतांमध्ये योग्य संतुलन शोधणे आहे: पूर्वाग्रह आणि भिन्नता.
  • बायस हे एका सरलीकृत मॉडेलसह वास्तविक-जगातील समस्येचे अंदाजे ओळख करून सादर केलेल्या त्रुटीचा संदर्भ देते, तर भिन्नता म्हणजे प्रशिक्षण सेटमधील लहान चढ-उतारांच्या संवेदनशीलतेमुळे त्रुटीचा संदर्भ देते.
  • पूर्वाग्रह आणि भिन्नता यांच्यातील इष्टतम संतुलन शोधणे हे मॉडेल तयार करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे जे नवीन डेटासाठी चांगले सामान्यीकरण करतात.
• रेग्युलरायझेशन:
  • हे मशीन लर्निंग मॉडेल्समध्ये ओव्हरफिटिंग टाळण्यासाठी वापरले जाणारे तंत्र आहे.
  • रेग्युलरायझेशन जटिल मॉडेल्सना दंडित करण्यासाठी मॉडेलमध्ये अतिरिक्त माहिती सादर करते, अशा प्रकारे प्रशिक्षण अल्गोरिदमला प्रशिक्षण डेटा अगदी जवळून बसवण्यापासून परावृत्त करते.
  • हे तंत्र मॉडेलच्या पॅरामीटर्सवर बंधने लादून मॉडेल सुलभ करण्यात आणि ओव्हरफिटिंग टाळण्यास मदत करते.

योग्य उत्तर ओव्हरफिटिंग आहे.

Key Points

• ओव्हरफिटिंग:
  • हे मशीन लर्निंगमधील घटनेचा संदर्भ देते जेथे मॉडेल प्रशिक्षण डेटावर अपवादात्मकपणे चांगले प्रदर्शन करते परंतु चाचणी डेटावर खराब कामगिरी करते.
  • जेव्हा मॉडेल ध्वनी आणि यादृच्छिक चढउतारांसह प्रशिक्षण डेटा खूप चांगले शिकतो आणि त्यामुळे नवीन, न पाहिलेल्या डेटाचे सामान्यीकरण करत नाही तेव्हा असे घडते.
  • चित्रात, इष्टतम मॉडेल हे गुळगुळीत वक्र द्वारे दर्शविले जाते जे डेटाचा सामान्य ट्रेंड कॅप्चर करते, तर ओव्हरफिट केलेले मॉडेल प्रत्येक प्रशिक्षण डेटा पॉईंटला अचूकपणे बसणाऱ्या स्क्विग्ली लाइनद्वारे चित्रित केले जाते.
    • ओव्हरफिटिंगची कारणे:
    • गोंगाट करणारा डेटा
    • अपुरा प्रशिक्षण डेटा.
    • अती जटिल मॉडेल

Additional Information

• अंडरफिटिंग:
  • जेव्हा मशीन लर्निंग मॉडेल डेटामधील अंतर्निहित नमुने कॅप्चर करण्यासाठी खूप सोपे असते तेव्हा असे होते.
  • अंडरफिट मॉडेल प्रशिक्षण आणि चाचणी डेटा दोन्हीवर खराब कामगिरी करते कारण डेटासेटमध्ये उपस्थित असलेले संबंध कॅप्चर करण्यासाठी ते पुरेसे जटिल नसते.
• बायस-वेरियंस ट्रेड-ऑफ:
  • पर्यवेक्षित शिक्षणातील ही एक महत्त्वाची संकल्पना आहे ज्याचा उद्देश त्रुटीच्या दोन स्रोतांमध्ये योग्य संतुलन शोधणे आहे: पूर्वाग्रह आणि भिन्नता.
  • बायस हे एका सरलीकृत मॉडेलसह वास्तविक-जगातील समस्येचे अंदाजे ओळख करून सादर केलेल्या त्रुटीचा संदर्भ देते, तर भिन्नता म्हणजे प्रशिक्षण सेटमधील लहान चढ-उतारांच्या संवेदनशीलतेमुळे त्रुटीचा संदर्भ देते.
  • पूर्वाग्रह आणि भिन्नता यांच्यातील इष्टतम संतुलन शोधणे हे मॉडेल तयार करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे जे नवीन डेटासाठी चांगले सामान्यीकरण करतात.
• रेग्युलरायझेशन:
  • हे मशीन लर्निंग मॉडेल्समध्ये ओव्हरफिटिंग टाळण्यासाठी वापरले जाणारे तंत्र आहे.
  • रेग्युलरायझेशन जटिल मॉडेल्सना दंडित करण्यासाठी मॉडेलमध्ये अतिरिक्त माहिती सादर करते, अशा प्रकारे प्रशिक्षण अल्गोरिदमला प्रशिक्षण डेटा अगदी जवळून बसवण्यापासून परावृत्त करते.
  • हे तंत्र मॉडेलच्या पॅरामीटर्सवर बंधने लादून मॉडेल सुलभ करण्यात आणि ओव्हरफिटिंग टाळण्यास मदत करते.

योग्य उत्तर ओव्हरफिटिंग आहे.

Key Points

• ओव्हरफिटिंग:
  • हे मशीन लर्निंगमधील घटनेचा संदर्भ देते जेथे मॉडेल प्रशिक्षण डेटावर अपवादात्मकपणे चांगले प्रदर्शन करते परंतु चाचणी डेटावर खराब कामगिरी करते.
  • जेव्हा मॉडेल ध्वनी आणि यादृच्छिक चढउतारांसह प्रशिक्षण डेटा खूप चांगले शिकतो आणि त्यामुळे नवीन, न पाहिलेल्या डेटाचे सामान्यीकरण करत नाही तेव्हा असे घडते.
  • चित्रात, इष्टतम मॉडेल हे गुळगुळीत वक्र द्वारे दर्शविले जाते जे डेटाचा सामान्य ट्रेंड कॅप्चर करते, तर ओव्हरफिट केलेले मॉडेल प्रत्येक प्रशिक्षण डेटा पॉईंटला अचूकपणे बसणाऱ्या स्क्विग्ली लाइनद्वारे चित्रित केले जाते.
    • ओव्हरफिटिंगची कारणे:
    • गोंगाट करणारा डेटा
    • अपुरा प्रशिक्षण डेटा.
    • अती जटिल मॉडेल

Additional Information

• अंडरफिटिंग:
  • जेव्हा मशीन लर्निंग मॉडेल डेटामधील अंतर्निहित नमुने कॅप्चर करण्यासाठी खूप सोपे असते तेव्हा असे होते.
  • अंडरफिट मॉडेल प्रशिक्षण आणि चाचणी डेटा दोन्हीवर खराब कामगिरी करते कारण डेटासेटमध्ये उपस्थित असलेले संबंध कॅप्चर करण्यासाठी ते पुरेसे जटिल नसते.
• बायस-वेरियंस ट्रेड-ऑफ:
  • पर्यवेक्षित शिक्षणातील ही एक महत्त्वाची संकल्पना आहे ज्याचा उद्देश त्रुटीच्या दोन स्रोतांमध्ये योग्य संतुलन शोधणे आहे: पूर्वाग्रह आणि भिन्नता.
  • बायस हे एका सरलीकृत मॉडेलसह वास्तविक-जगातील समस्येचे अंदाजे ओळख करून सादर केलेल्या त्रुटीचा संदर्भ देते, तर भिन्नता म्हणजे प्रशिक्षण सेटमधील लहान चढ-उतारांच्या संवेदनशीलतेमुळे त्रुटीचा संदर्भ देते.
  • पूर्वाग्रह आणि भिन्नता यांच्यातील इष्टतम संतुलन शोधणे हे मॉडेल तयार करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे जे नवीन डेटासाठी चांगले सामान्यीकरण करतात.
• रेग्युलरायझेशन:
  • हे मशीन लर्निंग मॉडेल्समध्ये ओव्हरफिटिंग टाळण्यासाठी वापरले जाणारे तंत्र आहे.
  • रेग्युलरायझेशन जटिल मॉडेल्सना दंडित करण्यासाठी मॉडेलमध्ये अतिरिक्त माहिती सादर करते, अशा प्रकारे प्रशिक्षण अल्गोरिदमला प्रशिक्षण डेटा अगदी जवळून बसवण्यापासून परावृत्त करते.
  • हे तंत्र मॉडेलच्या पॅरामीटर्सवर बंधने लादून मॉडेल सुलभ करण्यात आणि ओव्हरफिटिंग टाळण्यास मदत करते.

योग्य उत्तर ओव्हरफिटिंग आहे.

Key Points

• ओव्हरफिटिंग:
  • हे मशीन लर्निंगमधील घटनेचा संदर्भ देते जेथे मॉडेल प्रशिक्षण डेटावर अपवादात्मकपणे चांगले प्रदर्शन करते परंतु चाचणी डेटावर खराब कामगिरी करते.
  • जेव्हा मॉडेल ध्वनी आणि यादृच्छिक चढउतारांसह प्रशिक्षण डेटा खूप चांगले शिकतो आणि त्यामुळे नवीन, न पाहिलेल्या डेटाचे सामान्यीकरण करत नाही तेव्हा असे घडते.
  • चित्रात, इष्टतम मॉडेल हे गुळगुळीत वक्र द्वारे दर्शविले जाते जे डेटाचा सामान्य ट्रेंड कॅप्चर करते, तर ओव्हरफिट केलेले मॉडेल प्रत्येक प्रशिक्षण डेटा पॉईंटला अचूकपणे बसणाऱ्या स्क्विग्ली लाइनद्वारे चित्रित केले जाते.
    • ओव्हरफिटिंगची कारणे:
    • गोंगाट करणारा डेटा
    • अपुरा प्रशिक्षण डेटा.
    • अती जटिल मॉडेल

Additional Information

• अंडरफिटिंग:
  • जेव्हा मशीन लर्निंग मॉडेल डेटामधील अंतर्निहित नमुने कॅप्चर करण्यासाठी खूप सोपे असते तेव्हा असे होते.
  • अंडरफिट मॉडेल प्रशिक्षण आणि चाचणी डेटा दोन्हीवर खराब कामगिरी करते कारण डेटासेटमध्ये उपस्थित असलेले संबंध कॅप्चर करण्यासाठी ते पुरेसे जटिल नसते.
• बायस-वेरियंस ट्रेड-ऑफ:
  • पर्यवेक्षित शिक्षणातील ही एक महत्त्वाची संकल्पना आहे ज्याचा उद्देश त्रुटीच्या दोन स्रोतांमध्ये योग्य संतुलन शोधणे आहे: पूर्वाग्रह आणि भिन्नता.
  • बायस हे एका सरलीकृत मॉडेलसह वास्तविक-जगातील समस्येचे अंदाजे ओळख करून सादर केलेल्या त्रुटीचा संदर्भ देते, तर भिन्नता म्हणजे प्रशिक्षण सेटमधील लहान चढ-उतारांच्या संवेदनशीलतेमुळे त्रुटीचा संदर्भ देते.
  • पूर्वाग्रह आणि भिन्नता यांच्यातील इष्टतम संतुलन शोधणे हे मॉडेल तयार करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे जे नवीन डेटासाठी चांगले सामान्यीकरण करतात.
• रेग्युलरायझेशन:
  • हे मशीन लर्निंग मॉडेल्समध्ये ओव्हरफिटिंग टाळण्यासाठी वापरले जाणारे तंत्र आहे.
  • रेग्युलरायझेशन जटिल मॉडेल्सना दंडित करण्यासाठी मॉडेलमध्ये अतिरिक्त माहिती सादर करते, अशा प्रकारे प्रशिक्षण अल्गोरिदमला प्रशिक्षण डेटा अगदी जवळून बसवण्यापासून परावृत्त करते.
  • हे तंत्र मॉडेलच्या पॅरामीटर्सवर बंधने लादून मॉडेल सुलभ करण्यात आणि ओव्हरफिटिंग टाळण्यास मदत करते.