Валлиаппа Лакшманан , Сара Робинсон , Майкл Мунн - Машинное обучение. Паттерны проектирования

............................................................. 13 7
Выбор правильного инструмента для задачи ........................................................... 138
Другие ансамблевые методы ..................................................................................... 138
ПАТТЕРН 8. Каскад .................................................................................................................... 139
Постановка задачи ................................................................................................................. 139
Решение .................................................................................................................................. 140
Компромиссы и альтернативы .............................................................................................. 145
Детерминированные входные данные ...................................................................... 145
Одиночная модель ...................................................................................................... 145
Внутренняя согласованность ..................................................................................... 146
Предварительно натренированные модели .............................................................. 146
Постановка задачи

Решение

8

Оглавление

Изменение контекста вместо каскада

........... " ........ " .......... " ..... " .. " ......................... 14 7
................................................................................... 14 7
ПАТТЕРН 9. Нейтральный класс ............................................................................................... 147
Постановка задачи ................................................................................................................. 148
Решение .................................................................................................................................. 148
Почему это работает .............................................................................................................. 149
Синтетические данные ............................................................................................... 149
В реальном мире .................................................................. " ..................................... 150
Компромиссы и альтернативы .............................................................................................. 151
Когда эксперты расходятся во мнениях ................................................................... 151
Удовлетворенность клиента ...................................................................................... 152
В качестве подхода к улучшению векторных вложений ........... " .. " .. " ................... 152
Переформулировка с использованием нейтрального класса .................................. 152
ПАТТЕРН 10. Перебалансировка .............................................................................................. 153
Постановка задачи ................................................................................................................. 153
Решение .................................................................................................................................. 154
Выбор метрики оценивания ....................................................................................... 155
Понижающий отбор ................................................................................................... 156
Взвешенные классы .................................................................................................... 158
Смещенность выходного слоя .................................................................................... 159
Повышающий отбор ................................................................................................... 159
Компромиссы и альтернативы .................. " .............................. " ........... " ............................. 161
Переформулировка и каскад ...................................................................................... 161
Обнаружение аномалий ............................................................................................. 164
Число примеров миноритарного класса ........ "" ........ "." ... " ............................ "."" .. 166
Сочетание разных технических приемов ... " ................ " ............................... " .... "." 166
Выбор архитектуры модели ....................................................................................... 167
Важность объяснимости ............................................................................................ 168
Резюме .......................................................................................................................................... 170
Регрессия в редких ситуациях

Глава

4. Паттерны для

тренировки моделей ......................................................... 173

Типичный цикл тренировки

.......... " .......................................................... " ............................... 173
.................................................................................... 173
Цикл тренировки в Keras ............... "" ......................... " ......................................................... 174
Паттерны для выполнения тренировки ................................................................................ 175
ПА ТТЕРН 11. Полезное переобучение ............................................. " ...................................... 175
Постановка задачи ................................................................................................................. 175
Решение .................................................................................................................................. 177
Почему это работает .............................................................................................................. 178
Компромиссы и альтернативы .............................................................................................. 179
Интерполяция и теория хаоса .................................................................................... 180
Методы Монте-Карло ................................................................................................. 180
Дискретизации под управлением данных --">