Translation of hyperparameter into Russian
Noun
machine learning
- We tuned the hyperparameter to reduce overfitting during training.Мы настроили гиперпараметр, чтобы уменьшить переобучение во время обучения.
bayesian statistics
- The hyperparameter controls the prior's spread in this Bayesian model.Гиперпараметр определяет разброс априорного распределения в этой байесовской модели.
Synonyms and analogies of hyperparameter in English
Examples of hyperparameter in a sentence
Each hyperparameter was optimized using cross-validation on the training set. Adjusting the hyperparameter changed our prior belief about the treatment effect. We choose the hyperparameter using empirical Bayes techniques.
Translations of "hyperparameter" in Context ordered by category and frequency
In hyperparameter optimization, evolutionary optimization uses evolutionary algorithms to search the space of hyperparameters for a given algorithm.
При оптимизации гиперпараметров эволюционная оптимизация использует эволюционные алгоритмы для поиска гиперпараметров для данного алгоритма.
Auto-WEKA is a Bayesian hyperparameter optimization layer on top of WEKA.
Auto-WEKA является уровнем байесовской оптимизации гиперпараметров поверх системы WEKA.
Several production machine learning platforms now offer automatic hyperparameter tuning.
Некоторые платформы машинного обучения предусматривают автоматическую настройку гиперпараметров.
hyperparameter: Examples and translations in context
Following those preprocessing steps, practitioners must then perform algorithm selection and hyperparameter optimization to maximize the predictive performance of their final machine learning model.
После этих шагов работник должен осуществить выбор алгоритма и оптимизацию гиперпараметров для максимизации прогнозируемой производительности конечной модели обучения машин.
The second lecture builds on these fundamentals to explore how these simple models can be made deeper, and more powerful, and explores all the scalability problems that come with that, in particular regularization and hyperparameter tuning.
Вторая лекция опирается на эти основы, чтобы исследовать, как эти простые модели могут быть преобразованы в более глубокие и мощные, и исследует все сопутствующие проблемы масштабируемости, в частности, регуляризацию и настройку гиперпараметров.
Following those preprocessing steps, practitioners must then perform algorithm selection and hyperparameter optimization to maximize the predictive performance of their final machine learning model.
После этих шагов работник должен осуществить выбор алгоритма[en] и оптимизацию гиперпараметров для максимизации прогнозируемой производительности конечной модели обучения машин.
In machine learning, hyperparameter optimization or tuning is the problem of choosing a set of optimal hyperparameters for a learning algorithm.
В обучении машин, оптимизация гиперпараметров - это задача выбора набора оптимальных гиперпараметров для обучающего алгоритма.
In addition to algorithm selection (manual or automatic), you'll need to deal with optimizers, data cleaning, feature selection, feature normalization, and (optionally) hyperparameter tuning.
В дополнение к выбору алгоритма (вручную или автоматически) нужно будет иметь дело с оптимизаторами, очисткой данных, выбором функций, нормализацией и (необязательно) настройкой гиперпараметров.
In machine learning, hyperparameter optimization or tuning is the problem of choosing a set of optimal hyperparameters for a learning algorithm.
В обучении машин, оптимизация гиперпараметров - это задача выбора набора оптимальных гиперпараметров для обучающего алгоритма.
By iteratively evaluating a promising hyperparameter configuration based on the current model, and then updating it, Bayesian optimization, aims to gather observations revealing as much information as possible about this function and, in particular, the location of the optimum.
Путём итеративного применения перспективной конфигурации гиперпараметров, основанной на текущей модели, а затем её обновления, байесовская оптимизация стремится собрать как можно больше информации об этой функции и, в частности, место оптимума.
See also: