Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

📉 Почему добавление новых данных иногда не улучшает качество модели

Если метрики перестают расти, возможны несколько причин:

➡️ Модель достигла предела своей емкости — она просто не может выучить больше, чем уже выучила.

➡️ Новые данные не добавляют полезной информации — они слишком похожи на то, что уже есть.

➡️ Данные содержат шум или ошибки в метках — добавление «плохих» примеров только ухудшает обучение.

➡️ Недостаточно мощная архитектура — текущая модель не способна уловить сложные зависимости.

В таких случаях лучше поработать над архитектурой, качеством данных или настройкой гиперпараметров, а не просто расширять выборку.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/kr/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/935

877 viewsApr 17 at 17:56

📉 Почему добавление новых данных иногда не улучшает качество модели

Если метрики перестают расти, возможны несколько причин:

➡️ Модель достигла предела своей емкости — она просто не может выучить больше, чем уже выучила.

➡️ Новые данные не добавляют полезной информации — они слишком похожи на то, что уже есть.

➡️ Данные содержат шум или ошибки в метках — добавление «плохих» примеров только ухудшает обучение.

➡️ Недостаточно мощная архитектура — текущая модель не способна уловить сложные зависимости.

В таких случаях лучше поработать над архитектурой, качеством данных или настройкой гиперпараметров, а не просто расширять выборку.

Библиотека собеса по Data Science