Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❔ Почему модели машинного обучения иногда плохо работают на данных, которые выглядят похожими на тренировочные, но отличаются по распределению

Это связано с явлением, называемым сдвигом распределения (distribution shift). Даже если новые данные внешне похожи на те, на которых модель училась, их статистические характеристики могут отличаться — например, изменилось соотношение классов, или изменился фон, освещение, стиль и т.д.

Модель при этом «предполагает», что новые данные имеют то же распределение, что и тренировочные, и поэтому её предсказания становятся менее точными и менее надёжными.

Причина в том, что модель фактически учится шаблонам, специфичным для тренировочных данных, а не универсальным закономерностям. Без специальных техник (например, адаптации домена, регуляризации, обучения на более разнообразных данных) она плохо обобщает.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤2👍1

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1072

626 viewsJul 17 at 18:04

❔ Почему модели машинного обучения иногда плохо работают на данных, которые выглядят похожими на тренировочные, но отличаются по распределению

Это связано с явлением, называемым сдвигом распределения (distribution shift). Даже если новые данные внешне похожи на те, на которых модель училась, их статистические характеристики могут отличаться — например, изменилось соотношение классов, или изменился фон, освещение, стиль и т.д.

Модель при этом «предполагает», что новые данные имеют то же распределение, что и тренировочные, и поэтому её предсказания становятся менее точными и менее надёжными.

Причина в том, что модель фактически учится шаблонам, специфичным для тренировочных данных, а не универсальным закономерностям. Без специальных техник (например, адаптации домена, регуляризации, обучения на более разнообразных данных) она плохо обобщает.

Библиотека собеса по Data Science