⚠️В машинном обучении, как в любви: слишком идеальные предсказания – это подозрительно!
Когда модель слишком прилипчива к тренировочным данным, результат оказывается… ну, как в отношениях, когда всё кажется идеальным, но реальность ломает сердце.
❌Оверфиттинг (Overfitting) – модель так хорошо запомнила тренировочные данные, что на реальных данных начинает путаться. 💔 В любви: «Я выбрал идеального партнёра по профилю, а в жизни выяснилось, что его «идеальность» – всего лишь иллюзия!»
❌ Андерфиттинг (Underfitting) – модель обучена настолько поверхностно, что предсказывает мэтчи случайным образом. 💔 В любви: «Мне нравятся только люди с именем Александр, а всех остальных я даже не замечаю – бедный фильтр!»
❌Неправильный выбор фичей (Feature Selection Fail) – если модель опирается на неважные признаки, она предсказывает мэтчи хуже случайности. 💔 В любви: «Ты любишь авокадо? Значит, мы созданы друг для друга!» – а потом оказывается, что это вовсе не про важное.
🎯 На вебинаре мы разобрали, как избежать этих ошибок и создать работающую модель для speed dating, которая на самом деле помогает находить любовь! Вчера мы не просто говорили о любви – мы её предсказывали!
🔥 Спасибо всем, кто был с нами и участвовал!
💘Как же это было?
Если ты пропустил вебинар или хочешь пересмотреть запись – просто перейди по [ссылке] и получи видео 😉
⚠️В машинном обучении, как в любви: слишком идеальные предсказания – это подозрительно!
Когда модель слишком прилипчива к тренировочным данным, результат оказывается… ну, как в отношениях, когда всё кажется идеальным, но реальность ломает сердце.
❌Оверфиттинг (Overfitting) – модель так хорошо запомнила тренировочные данные, что на реальных данных начинает путаться. 💔 В любви: «Я выбрал идеального партнёра по профилю, а в жизни выяснилось, что его «идеальность» – всего лишь иллюзия!»
❌ Андерфиттинг (Underfitting) – модель обучена настолько поверхностно, что предсказывает мэтчи случайным образом. 💔 В любви: «Мне нравятся только люди с именем Александр, а всех остальных я даже не замечаю – бедный фильтр!»
❌Неправильный выбор фичей (Feature Selection Fail) – если модель опирается на неважные признаки, она предсказывает мэтчи хуже случайности. 💔 В любви: «Ты любишь авокадо? Значит, мы созданы друг для друга!» – а потом оказывается, что это вовсе не про важное.
🎯 На вебинаре мы разобрали, как избежать этих ошибок и создать работающую модель для speed dating, которая на самом деле помогает находить любовь! Вчера мы не просто говорили о любви – мы её предсказывали!
🔥 Спасибо всем, кто был с нами и участвовал!
💘Как же это было?
Если ты пропустил вебинар или хочешь пересмотреть запись – просто перейди по [ссылке] и получи видео 😉
Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.
China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.
