SageMaker üzerinde eğitilmiş bir ML modeli aşırı uyum (overfitting) gösteriyor ve eğitim seti alakasız özellikler (irrelevant features) içeriyor. Aşırı uyumu azaltmak ve gereksiz özelliklerin etkisini düşürmek için mühendis hangi eylemi yapmalıdır?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Eğitim sırasında L1 regularization uygulayın ve modeli yeniden eğitin..
Neden bu cevap
Aşırı uyum (overfitting) ve alakasız özellikler (irrelevant features) sorunlarına karşı L1 regularization (Lasso) etkili bir çözümdür. L1 regularization, modelin karmaşıklığını azaltırken, alakasız özelliklerin ağırlıklarını sıfıra yaklaştırarak veya sıfır yaparak özellik seçimi (feature selection) gerçekleştirir. Bu, modelin genelleme yeteneğini artırır ve gereksiz özelliklerin etkisini ortadan kaldırır. Eğitim iterasyonlarının sayısını artırmak aşırı uyumu daha da kötüleştirebilir. İterasyon sayısını azaltmak ise modelin yeterince öğrenmemesine (underfitting) neden olabilir. SageMaker Debugger, modelin eğitim sürecini izlemek için kullanılır, ancak doğrudan L1 regularization uygulamaz; bu, modelin eğitim kodunda yapılmalıdır.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez