Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Если увеличить объем обучающих данных, всегда ли модель машинного обучения будет работать лучше

Хотя увеличение данных часто улучшает обобщающую способность модели, есть несколько случаев, когда это не дает ожидаемого эффекта:

❗ Шумные или нерелевантные данные — если в новый набор включены некорректные, повторяющиеся или нерелевантные примеры, модель может запутаться и работать хуже.

❗ Неправильная архитектура — если модель недостаточно сложна (например, линейная при нелинейных зависимостях), даже большой объем данных не поможет.

❗ Выборка сдвинута — если новые данные не отражают реальные распределения (например, изображения кошек в наборе данных для собак), модель не улучшится.

www.tg-me.com/tr/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/841

1.0K viewsFeb 18 at 18:11

Если увеличить объем обучающих данных, всегда ли модель машинного обучения будет работать лучше

Хотя увеличение данных часто улучшает обобщающую способность модели, есть несколько случаев, когда это не дает ожидаемого эффекта:

❗ Шумные или нерелевантные данные — если в новый набор включены некорректные, повторяющиеся или нерелевантные примеры, модель может запутаться и работать хуже.

❗ Неправильная архитектура — если модель недостаточно сложна (например, линейная при нелинейных зависимостях), даже большой объем данных не поможет.

❗ Выборка сдвинута — если новые данные не отражают реальные распределения (например, изображения кошек в наборе данных для собак), модель не улучшится.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований