Modele demande de regularisation

Maintenant, lorsqu`une modification est apportée à une entrée, le gestionnaire de rapports sera averti par e-mail. Mais il y a une chance que le gestionnaire de rapports puisse manquer cet e-mail. Pour vous assurer que la régularisation est terminée, vous pouvez configurer l`approbation pour la régularisation de présence. Suivez les étapes indiquées ci-dessous. Si vous avez de nombreuses entités en entrée, le nombre de modèles possibles dans les données peut entraîner un grand modèle. Les grands modèles ont des implications pratiques, comme exiger plus de RAM pour tenir le modèle pendant la formation et lors de la génération de prédictions. Dans Amazon ML, vous pouvez réduire la taille du modèle à l`aide de la régularisation L1 ou en limitant spécifiquement la taille du modèle en spécifiant la taille maximale. Notez que si vous réduisez trop la taille du modèle, vous pouvez réduire la puissance prédictive de votre modèle. Nous publions un nouveau lot de sept problèmes non résolus qui ont été posés au cours de nos recherches à OpenAI. Comme nos demandes de recherche originales (qui ont abouti à plusieurs articles), nous nous attendons à ce que ces problèmes soient un moyen amusant et significatif pour les nouvelles personnes d`entrer sur le terrain, ainsi que pour les praticiens à perfectionner leurs compétences (c`est aussi un excellent moyen d`obtenir un emploi à OpenAI). Beaucoup auront besoin d`inventer de nouvelles idées.

S`il vous plaît envoyez-nous des questions ou des solutions que vous aimeriez que nous publions! La régularisation aide à empêcher les modèles linéaires de surajuster les exemples de données de formation (c`est-à-dire de mémoriser des modèles au lieu de les généraliser) en pénalisant les valeurs de poids extrêmes. La régularisation L1 a pour effet de réduire le nombre de fonctions utilisées dans le modèle en poussant à zéro les poids des entités qui auraient autrement des poids faibles. Par conséquent, la régularisation L1 se traduit par des modèles clairsemés et réduit la quantité de bruit dans le modèle. La régularisation L2 entraîne des valeurs de poids globales plus petites et stabilise les pondérations lorsqu`il y a une forte corrélation entre les entités en entrée. Vous contrôlez la quantité de régularisation L1 ou L2 appliquée à l`aide des paramètres du type de régularisation et du montant de régularisation. Une valeur de régularisation extrêmement importante peut entraîner l`absence de pondération de toutes les entités, empêchant ainsi un modèle d`apprendre les modèles. Le suivi de la fréquentation des employés est un aspect important d`un SDRH. Avec l`aide du module de présence de Zoho People, ce travail est simplifié.

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