🤔 Как обучается модель?

Процесс обучения модели машинного обучения включает:
1. Предобработку данных – нормализация, удаление выбросов, кодирование категориальных признаков.
2. Выбор модели – линейная регрессия, дерево решений, нейросети и т. д.
3. Разделение данных – обучение (train), валидация (validation), тестирование (test).
4. Оптимизация параметров – подбор коэффициентов с помощью градиентного спуска или других методов.
5. Оценка качества – использование метрик (MSE, Accuracy, ROC-AUC).
Модель обучается за счет минимизации функции потерь и корректировки параметров.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний