👌Когда метод опорных векторов (SVM) может превосходить глубокую нейросеть на практике
SVM может показывать лучшие результаты, когда объём данных небольшой, но признаковое пространство — высокоразмерное и хорошо различающее. Особенно это актуально в узкоспециализированных задачах, где трудно собрать большие размеченные выборки (например, в медицине или биоинформатике).
Если удаётся подобрать подходящую ядровую функцию, SVM может эффективно аппроксимировать сложные границы между классами без необходимости обучения миллионов параметров, как в нейросетях.
⚠️На что стоит обратить внимание: — Глубокие нейросети склонны к переобучению на малых данных. Без правильной настройки регуляризации и архитектуры они могут хуже обобщать, чем более простые модели. — Нейросетям часто нужны хорошие инициализации весов, продвинутые оптимизаторы и большие вычислительные ресурсы. При неправильной конфигурации они могут проигрывать по скорости и стабильности SVM. — SVM проще интерпретировать и отлаживать в задачах с ограниченными ресурсами или когда важна воспроизводимость.
📌Вывод: Если данных мало, но признаки хорошо различают классы — не стоит сразу переходить к нейросетям. Грамотно настроенный SVM может быть не только быстрее, но и точнее.
👌Когда метод опорных векторов (SVM) может превосходить глубокую нейросеть на практике
SVM может показывать лучшие результаты, когда объём данных небольшой, но признаковое пространство — высокоразмерное и хорошо различающее. Особенно это актуально в узкоспециализированных задачах, где трудно собрать большие размеченные выборки (например, в медицине или биоинформатике).
Если удаётся подобрать подходящую ядровую функцию, SVM может эффективно аппроксимировать сложные границы между классами без необходимости обучения миллионов параметров, как в нейросетях.
⚠️На что стоит обратить внимание: — Глубокие нейросети склонны к переобучению на малых данных. Без правильной настройки регуляризации и архитектуры они могут хуже обобщать, чем более простые модели. — Нейросетям часто нужны хорошие инициализации весов, продвинутые оптимизаторы и большие вычислительные ресурсы. При неправильной конфигурации они могут проигрывать по скорости и стабильности SVM. — SVM проще интерпретировать и отлаживать в задачах с ограниченными ресурсами или когда важна воспроизводимость.
📌Вывод: Если данных мало, но признаки хорошо различают классы — не стоит сразу переходить к нейросетям. Грамотно настроенный SVM может быть не только быстрее, но и точнее.
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl
