Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Machine Learning || How to prevent Overfiting

Автор: Elgouhary AI

Загружено: 2023-02-09

Просмотров: 8688

Описание:

هل تنتج نماذج التعلم الآلي الخاصة بك نتائج غير دقيقة؟ قلق من فرط التجهيز؟ في هذا الفيديو ، سأوضح لك كيفية حل مشكلة التجهيز الزائد في نماذج ML الخاصة بك والتأكد من حصولك على نتائج دقيقة في كل مرة. تعلم من أفضل الممارسات التي يستخدمها خبراء الصناعة وتخلص من أي تخمين أثناء تدريب نماذج ML الخاصة بك.

للدروس الخاصة بمبادئ الإحصاء الإستدلالية للمبتدئين
   • الإحصاء الاستدلالية بالعربي|| Inferential ...  

للدروس الخاصة بمبادئ علم الإحصاء الوصفية للمبتدئين
   • الإحصاء الوصفية بالعربي|| Descriptive Stat...  

للدروس الخاصة بأساسيات لغة البايثون من الصفر حتى الاحتراف
   • أساسيات لغة البايثون || Python Basics in A...  

للدروس الخاصة بأجزاء الجبر الخطي اللازمة لعلم البيانات والذكاء الاصطناعي
   • الجبر الخطي لعلم البيانات || Linear Algebr...  

للدروس الخاصة بأجزاء التفاضل اللازمة لعلم البيانات والذكاء الاصطناعي
   • التفاضل متعدد المتغيرات || Multivariate Ca...  

#elgohary_ai
#datascience
#machine_learning

Machine Learning || How to prevent Overfiting

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Machine Learning || Cost Function with Regularization

Machine Learning || Cost Function with Regularization

Machine Learning || Overfitting and Underfitting

Machine Learning || Overfitting and Underfitting

Machine Learning || Decision Tree Learning Process

Machine Learning || Decision Tree Learning Process

تعلم الآلة بالعربي || Machine Learning in Arabic

تعلم الآلة بالعربي || Machine Learning in Arabic

Gradient Descent | خوارزمية الانحدار التدرجي (بالعربي)

Gradient Descent | خوارزمية الانحدار التدرجي (بالعربي)

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Важный навык, который люди осваивают слишком ПОЗДНО: кривые обучения в машинном обучении.

Важный навык, который люди осваивают слишком ПОЗДНО: кривые обучения в машинном обучении.

Overfitting And Underfitting | شرح عربي

Overfitting And Underfitting | شرح عربي

Machine Learning Fundamentals: Bias and Variance

Machine Learning Fundamentals: Bias and Variance

How to evaluate ML models | Evaluation metrics for machine learning

How to evaluate ML models | Evaluation metrics for machine learning

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Почему Азовское море — самое опасное в мире

Почему Азовское море — самое опасное в мире

Machine Learning || Gradient Descent with Regularization

Machine Learning || Gradient Descent with Regularization

Machine Learning || Machine Learning Diagnostic || Evaluating The Model

Machine Learning || Machine Learning Diagnostic || Evaluating The Model

Доступное Введение в Машинное Обучение

Доступное Введение в Машинное Обучение

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

Machine Learning || Introduction to Neural Networks

Machine Learning || Introduction to Neural Networks

كيفية تعلم الآلة باستخدام الإنحدار اللوجستي | Machine Learning - Logistic Regression

كيفية تعلم الآلة باستخدام الإنحدار اللوجستي | Machine Learning - Logistic Regression

Все, что вам нужно знать о теории управления

Все, что вам нужно знать о теории управления

Александра Прокопенко. Банки vs маркетплейсы: кто кого? Почему бюджет-2026 будут перекраивать весной

Александра Прокопенко. Банки vs маркетплейсы: кто кого? Почему бюджет-2026 будут перекраивать весной

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]