تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API. مجموعات البيانات والتعميم والإفراط في التوافق: اختبر معلوماتك العودة إلى المسار أي مما يلي يُعد مثالاً على مجموعة بيانات ثابتة؟ معدّلات هطول الأمطار في سياتل، واشنطن مجموعة النوتات الموسيقية في سيمفونيات "بيتهوفن" الكلمات الأكثر استخدامًا في الرسائل الإلكترونية غير المرغوب فيها بيع التذاكر اليومية في دور السينما أنت تستعد لتدريب نموذج للتنبؤ بسعر بيع السيارات المستعمَلة باستخدام مجموعة بيانات تحتوي على الميزات التالية: year وmodel وmileage. عند فحص مجموعة البيانات، تكتشف أن قيم المسافة المقطوعة مفقودة لـ 150 من 2500 مثال. أي من الخيارات التالية سيكون إجراءات معقولة لاتخاذها؟ (اختر كل ما ينطبق) يُرجى اختيار كل ما ينطبق. إزالة تلك الأمثلة الـ 150 من مجموعة البيانات إزالة عمود mileage من مجموعة البيانات، وتدريب النموذج على السنة والنموذج فقط إدراج قيمة 0 في جميع حقول المسافة المقطوعة الفارغة استنتاج تقدير mileage لكل حقل فارغ من خلال ضرب عمر السيارة في متوسط المسافة المقطوعة السنوية لجميع السيارات في مجموعة البيانات. لنفترض أنك تتدرب على نموذج توصية الأفلام بإحدى خدمات البث للتنبؤ بما إذا كان المستخدم سيستمتع بفيلم معين أم لا. أي مما يلي سيكون تسميات وكيل معقولة لـ "استمتع المستخدم بالفيلم"؟ (اختر كل ما ينطبق) يُرجى اختيار كل ما ينطبق. حفظ المستخدم الفيلم في قائمة "أريد المشاهدة". نقر المستخدم على "بدء مشاهدة الفيلم". أوصى المستخدم بالفيلم لمستخدم آخر. منح المستخدم الفيلم تقييمًا بـ 5 نجوم. صواب أم خطأ: يعد تدريب النموذج حتى يصل إلى قيمة منخفضة الخسارة في بيانات الاختبار طريقة جيدة لمنع الإفراط في التوافق. صحيح خطأ املأ الفراغ في الجملة التالية: يحسِّن التسوية من قدرة النموذج على التعميم على البيانات الجديدة عن طريق فرض عقوبة على ___ أثناء التدريب. توقعات غير صحيحة معدّل التعلُّم مستوى التعقيد نزول متدرج إرسال الإجابات error_outline حدث خطأ أثناء وضع درجات للاختبار. يُرجى المحاولة مرة أخرى.
