мелодия | Определение точной настройки по Merriam-Webster

точная настройка; тонкая настройка; тонкие настройки

переходный глагол

1а : для точной настройки для достижения наивысшего уровня производительности или эффективности настроить телевизор точно настроить формат

б : можно улучшить путем незначительных изменений или исправлений точно настроить температуру в комнате

2 : для стабилизации (экономики) с помощью мелких фискальных и денежных манипуляций

Точная настройка синонимов, Точная настройка антонимов | Тезаурус Мерриам-Вебстера

• точная настройка температуры в комнате

• Они точная настройка процентных ставок для достижения экономического роста без инфляции.

• акклиматическая,
• акклиматизация,
• разместить,
• адаптироваться,
• отрегулировать,
• состояние,
• соответствует,
• врач,
• редактировать,
• мода,
• подходит,
• положить,
• форма,
• костюм,
• портной

• алтер,
• конвертировать,
• совершить,
• изменить,
• переработка,
• возврат,
• рециркулировать,
• редизайн,
• перепланировка,
• повторить,
• реинженера,
• модификация,
• переоснащение,
• ремонт,
• перефокусировать,
• изобретать,
• rejigger,
• римейк,
• переделать,
• реконструкция,
• редакция,
• переделка,
• преобразовать

Определение точной настройки

Что такое точная настройка?

В профессиональных финансах под тонкой настройкой часто понимают процесс внесения небольших изменений и улучшений в инвестиционную стратегию.В последние годы рост алгоритмической торговли и количественного инвестирования дал понятие точной настройки новых измерений. Разработчики торговых или инвестиционных систем работают над улучшением и оптимизацией прибыли за счет улучшенного кодирования и обновленных аппаратных систем. Высокочастотные трейдеры даже разработали специальные микрочипы с алгоритмами, встроенными в оборудование для более быстрой обработки. Независимо от технологии точная настройка направлена ​​на повышение эффективности алгоритмических процессов или функций.

Ключевые выводы

• Точная настройка включает рассмотрение правил распределения инвестиционных денег и времени внесения изменений в распределение.
• Он также включает улучшения в кодировании алгоритмических стратегий.
• Рынки постоянно меняются, и для тех, кто хочет сохранить свои позиции, необходимы изменения в кодировке.

Понимание тонкой настройки

Точная настройка может быть выполнена разными способами. Методология зависит от оптимизируемого процесса. Точная настройка используется в инвестиционных планах и исследованиях в различных отраслях. Исследователи могут годами корректировать исследования и теории, прежде чем опубликовать или получить признание за свою работу.В настоящее время они часто сотрудничают с талантливыми программистами, чтобы превратить свои теории в расчетные модели и алгоритмы инвестирования или торговли.

Другая форма точной настройки не связана с кодированием или электронными алгоритмами, но известна в инвестиционной индустрии как точная настройка стратегических инвестиций. Инвесторы могут настраивать свои инвестиционные планы разными способами, чтобы оптимизировать свою прибыль, даже если реализация этих планов носит ручной характер.

Технология кодирования

Достижения в практике кодирования и технологии инициируют исследования по тонкой настройке среди разработчиков алгоритмов.Разработки, связанные с использованием точной настройки в алгоритмах на основе нечеткой логики, искусственного интеллекта, нейронных сетей или генетических алгоритмов, предоставляют несколько примеров областей, которые могут вызвать желание точной настройки при разработке алгоритмов. С развитием алгоритмической и высокочастотной торговли эти технологические обновления становятся все более желательными.

Инвестиции и торговля

Инвестиционная индустрия предлагает обширную вселенную вариантов инвестирования, теорий, продуктов и торговых стратегий, которые можно использовать для оптимизации результатов.Профессиональные инвестиционные менеджеры постоянно настраивают свои экономические, количественные и фундаментальные модели для достижения оптимальных результатов.

Долгосрочные индивидуальные инвесторы, как правило, обращаются за помощью к профессиональным инвестиционным менеджерам, которые помогут им оптимизировать свои инвестиционные портфели. Эти услуги могут включать консультации финансового консультанта или инвестирование через управляемые счета и управляемые фонды. Как правило, работа с финансовым консультантом может быть одним из лучших способов убедиться, что инвестиционный портфель активно настраивается во всех типах рыночной среды.

Активная торговля и технический анализ также предоставляют большие возможности для точной настройки. Активные трейдеры могут оптимизировать свои инвестиционные стратегии, расширяя типы используемых ими ордеров. Технические аналитики, использующие различные торговые стратегии, также могут точно настроить свои торговые планы, выявляя и используя новые шаблоны технического анализа или систематически комбинируя шаблоны технического анализа, чтобы создать более сильную уверенность в торговых сигналах.

Хотя на инвестиционном рынке существует ряд возможностей для тонкой настройки, несколько теорий также подтверждают преимущества сохранения консервативных инвестиционных позиций.Диверсификация и теория эффективного рынка предполагают, что инвесторы должны четко осознавать свою терпимость к риску для оптимального инвестирования в ряд активов.

Настройте свой бренд, определив нишу своего бизнеса

Бренд вашего бизнеса слишком расплывчатый? «Дженерик» — это похоронный звон для бренда небольшой компании. Сегодня, когда потребители и бизнес-покупатели имеют так много вариантов выбора и ежедневно перегружены маркетинговыми сообщениями, вашей компании нужен запоминающийся, особый бренд, чтобы выделиться на рынке.

Независимо от того, начинаете ли вы как предприниматель или занимаетесь бизнесом какое-то время, точная настройка вашего бренда может дать вашей компании конкурентное преимущество.

Чтобы настроить свой бренд, вам нужно отточить нишу, которой нет ни у одного конкурента. Вот как:

Проведите маркетинговое исследование.

Возможно, вы уже проводили маркетинговые исследования в рамках открытия своего бизнеса, но если вы это сделали давно, сейчас самое время снова окунуться в свой рынок. Возможно, ваш целевой рынок изменился. Например, если люди двадцати с небольшим лет, на которые вы ориентировались пять лет назад, теперь женятся и заводят детей, ваш первоначальный бренд может больше не находить отклик у них. Ваш наставник SCORE — отличный ресурс, который поможет вам найти самые свежие данные о вашей отрасли, географическом регионе и потенциальных целевых рынках.

Посмотрите внутрь.

Помимо определения прибыльных целевых рынков, часть выбора вашей бизнес-ниши — это решение, с какими типами клиентов вы хотите работать и кого вы можете лучше всего обслужить.Вы хотите сосредоточиться на конкретном географическом регионе или нацеливаться на определенный тип клиентов по всей стране? Вы хотите ориентироваться на определенную возрастную группу, уровень дохода или другую демографическую группу?

Думайте мелко.

В то время как крупные компании, такие как Walmart или McDonald’s, могут ориентироваться на огромную клиентскую базу, наиболее успешная стратегия малого бизнеса — максимально сузить вашу нишу. Чем уже ваш фокус, тем более тщательно вы сможете узнать все, что нужно знать о своей нише, точно узнать, как обслуживать этих клиентов и предоставлять им продукты и услуги, которые они не могут получить больше нигде.Например, рассмотрим эти необычные, но успешные ниши:

• Салон красоты, ориентированный на занятых, работающих женщин, занимающихся только феном (с этого салона началась огромная тенденция и множество подражателей)
• Веб-сайт, на котором продаются неэлектрические товары (он начал свою деятельность 60 лет назад как розничный магазин по продаже товаров амишам)
• Служба уборки, специализирующаяся на удалении жевательной резинки в школах, тротуарах и других местах, где она застряла

Оцените конкуренцию.

Каковы сообщения бренда ваших конкурентов? На какие ниши они не нацелены, чтобы вы могли их обслужить? Насколько потенциально выгодна возможность, которую они упускают? Есть ли место на рынке для всех вас?

Определите свой клиентский образ.

Используя маркетинговые исследования ваших целевых клиентов, создайте одну или несколько персон клиента — воображаемых людей, которые имеют характеристики вашей целевой аудитории. Например, если ваш бизнес — это служба доставки еды из местных ресторанов жителям вашего городского района, у вас может быть несколько разных типов клиентов:

• Сьюзен, работающая мать, которая хочет здорового питания для своей семьи без суеты, связанной с подготовкой.
• Джош, молодой профессионал, который работает так много часов, что слишком устает дома, чтобы готовить или даже пойти куда-нибудь с друзьями
• Рут и Джо, пара пенсионеров, которые наслаждаются удобством пробовать различные изысканные и этнические рестораны, не выходя из своей квартиры

Настройте свою нишу.

На основе всей приведенной выше информации — рыночных данных, конкуренции, ваших навыков и интересов, а также потенциальной прибыльности ниши — выберите одну нишу, на которой вы хотите сосредоточиться. В приведенном выше примере доставки из ресторана предприниматель, стремящийся улучшить свою нишу, может решить сосредоточиться на работающих матерях, потому что:

• В ее географическом районе их больше, чем других типов покупателей
• Они покупают больше еды, чем другие типы покупателей, потому что покупают для семьи
• Они с большей вероятностью расскажут об услуге другим, потому что матери очень активны в социальных сетях и из уст в уста
• Предприниматель сама является матерью и может относиться к этим клиентам лучше, чем к другим целевым группам

Измените свой бренд.

После того, как вы настроили свою нишу, внимательно просмотрите свои маркетинговые и рекламные сообщения. Усиливают ли они вашу нишу и передают ваш бренд или их нужно пересмотреть? Вы можете попробовать провести фокус-группы, опросы клиентов или опросы в социальных сетях вашего целевого рынка, чтобы проверить эффективность ваших ребрендированных сообщений. Вы также можете попробовать запустить разные версии своих объявлений и использовать немного разные версии своих маркетинговых писем, сообщений в социальных сетях и других маркетинговых сообщений, чтобы увидеть, какие из них дают наилучшие результаты.

Чем точнее вы сможете сузить и определить свою нишу, тем более конкретным и запоминающимся будет ваш бизнес-бренд — и тем успешнее станет ваш бизнес.

Что говорят о Боге «точная настройка» и «мультивселенная»? — Common-questions

Под точной настройкой понимается удивительная точность физических констант природы и ранних состояний Вселенной. Чтобы объяснить, как вообще может существовать обитаемая планета, такая как Земля, эти фундаментальные константы должны быть установлены на правильные значения (например, настроить поворотный переключатель, чтобы найти нужную радиостанцию).Если бы у Вселенной были физические константы с даже немного разными значениями, Вселенная просто не могла бы поддерживать жизнь: она расширялась бы слишком быстро, или никогда не образовывала бы атомы углерода, или никогда не образовывала бы сложные молекулы, подобные ДНК.

Мультивселенная — это идея о том, что наша вселенная — одна из, возможно, бесконечного множества вселенных. Из множества возможных вселенных, которые могут существовать, каждая из которых обладает разной силой сил и свойствами частиц, наша Вселенная — одна из очень немногих, способных вместить жизнь в том виде, в каком мы ее знаем.Как люди реагируют на тонкую настройку и мультивселенную? Что они означают для нашего понимания Бога?

Под точной настройкой подразумеваются «самые подходящие» свойства

В нашей Вселенной есть несколько свойств, для которых заданы точные значения, и небольшие изменения этих значений могут помешать жизни, какой мы ее знаем. Вот три примера.

Сила тяжести

Когда миллиарды лет назад произошел Большой взрыв, материя во Вселенной была равномерно распределена. Не было ни звезд, ни планет, ни галактик — только частицы, плавающие в темной пустоте космоса. По мере того, как Вселенная расширялась от Большого взрыва, гравитация очень мягко воздействовала на материю, собирая ее в сгустки, которые в конечном итоге превратились в звезды и галактики. Но гравитация должна была иметь правильную силу — если бы она была немного сильнее, она бы собрала все атомы в один большой шар. Большой взрыв — и наши перспективы — быстро закончились бы Большим кризисом. А если бы гравитация была немного слабее, расширяющаяся Вселенная распространила бы атомы так широко, что они никогда бы не собрались в звезды и галактики.

Сила гравитации должна быть в точности правильной для образования звезд. Но что мы подразумеваем под «точно»? Что ж, оказывается, что если мы изменим гравитацию даже на крошечную долю процента — достаточно, чтобы вы были, скажем, на одну миллиардную грамма тяжелее или легче — Вселенная станет настолько другой, что не будет звезд, галактик, или планеты. А без планет не было бы жизни. Слегка измените значение, и Вселенная пойдет по совершенно иному пути. И что примечательно, каждый из этих разных путей ведет к вселенной, в которой нет жизни.Наша Вселенная дружелюбна для жизни, но только потому, что последние 13,8 миллиарда лет развивались особым образом, что привело к появлению обитаемой планеты с жидкой водой и богатым химическим составом.

Образование углерода

Углерод — это элемент, на котором основана вся известная жизнь. Атомы углерода образуются в ядрах звезд в результате реакций синтеза. В этих реакциях три атома гелия сталкиваются и сливаются вместе, образуя атом углерода. Однако для того, чтобы эта реакция синтеза работала, уровни энергии должны совпадать правильным образом, иначе три атома гелия отскочат друг от друга, прежде чем они смогут слиться.

Чтобы создать это необычное сочетание энергий, две физические силы (сильная и электромагнитная) должны взаимодействовать правильным образом. Малейшее изменение либо сильных, либо электромагнитных сил изменит уровни энергии, что приведет к значительному снижению производства углерода. Значения настроены таким образом, чтобы углерод производился эффективно, что приводило к обильному количеству элемента, необходимого для жизни.

Стабильность ДНК

У каждого атома есть ядро ​​из протонов и нейтронов, а вокруг него кружится облако электронов.Когда атом соединяется с другим атомом, образуя молекулу, заряженные протоны и электроны взаимодействуют, удерживая их вместе. Масса протона почти в 2000 раз больше массы электрона (если быть точным, в 1836,15267389 раз). Но если это соотношение изменится лишь на небольшую величину, стабильность многих обычных химикатов будет нарушена. В конце концов, это предотвратит образование многих молекул, в том числе ДНК, строительных блоков жизни. Как указал теолог и ученый Алистер МакГрат, ¹

[Весь биологический] эволюционный процесс зависит от необычного химического состава углерода, который позволяет ему связываться с самим собой, а также с другими элементами, создавая очень сложные молекулы, которые стабильны при преобладающих земных температурах и способны передавать генетическую информацию ( особенно ДНК).

Это всего лишь несколько примеров.

Доказательства точной настройки признаны физиками и астрономами всех религий и мировоззрений на протяжении десятилетий. Как писал агностик Стивен Вайнберг, лауреат Нобелевской премии по физике,

… как удивительно, что законы природы и начальные условия вселенной допускают существование существ, которые могли бы ее наблюдать. Как мы знаем, жизнь была бы невозможна, если бы какая-либо из нескольких физических величин имела немного разные значения.

Последствия точной настройки

Некоторые агностики и атеисты считают тонкую настройку просто счастливой случайностью. Для некоторых это равнодушное пожимание плечами; точная настройка «это то, что есть» без каких-либо дополнительных последствий. Некоторые приводят более конкретный аргумент: поскольку люди существуют, очевидно, что законы природы должны быть совместимы с жизнью, иначе нас просто не было бы здесь, чтобы заметить этот факт. (Это называется «антропным принципом»; см. Это хорошее введение ведущего христианского физика Джона Полкингхорна.Чтобы возразить против этой линии рассуждений, философ Джон Лесли проводит аналогию с выживанием после казни в расстрельной команде совершенно невредимым, ² , кратко изложенное здесь астрономом и президентом BioLogos Деборой Хаарсма:

Конечно, оставшийся в живых будет искать объяснение, почему произошло такое маловероятное событие! Точно так же большинству людей интересно выяснить, почему Вселенная такая, какая она есть, как с научной, так и с теологической точки зрения. Как писал астроном Фред Хойл, «здравое толкование фактов предполагает, что сверхразум не справился с физикой, а также с химией и биологией.Физик Фримен Дайсон писал: «Чем больше я исследую Вселенную и детали ее архитектуры, тем больше я нахожу доказательств того, что Вселенная в некотором смысле должна была знать, что мы приближаемся». ³

В последние годы было выдвинуто несколько теорий мультивселенной. В модели мультивселенной есть много других вселенных помимо нашей. Каждая из этих вселенных имеет разные свойства и разные значения основных констант физики, так что в некоторых из этих вселенных гравитация будет настроена так, чтобы образовались звезды, а во многих вселенных — нет.Только несколько вселенных будут пригодны для жизни, и, конечно же, мы будем жить в одной из них (потому что мы не сможем выжить в других). Если число этих вселенных чрезвычайно велико, было бы менее удивительно, если бы одна из них могла обеспечить особые условия для жизни. Может ли мультивселенная объяснить точную настройку и направить от Бога?

Наука Мультивселенной

Термин «мультивселенная» на самом деле используется для нескольких различных научных моделей, а не только для одной.Различные модели мультивселенной возникают из теоретической физики и космологии, и ведущие из них имеют богатую математическую основу. Одна из версий мультивселенной возникает из теории струн. Теория струн — лучшая теория, разработанная до сих пор, чтобы объединить четыре фундаментальных силы физики, изображая каждую частицу как крошечную вибрирующую струну, действующую в 11-мерном пространстве. Теория струн не была изобретена для объяснения тонкой настройки или множественности вселенных; предсказание мультивселенной возникло из математики теории.Теория струн еще не подтверждена экспериментально; его тестирование будет сложным и потребует больших экспериментов с высокими энергиями, таких как Большой адронный коллайдер и другие.

Другая версия мультивселенной возникает из теории инфляции, которая была разработана, чтобы ответить на вопросы о свойствах Вселенной, таких как ее почти однородная температура и дисбаланс материи и антивещества. При инфляции Вселенная расширяется с невероятной скоростью в первые моменты своего существования (примерно в 10 ²⁶ раз за 10 ^-33 секунд).В такие моменты крошечные флуктуации в ранней Вселенной расширяются почти до размеров галактик, приводя к структурам, которые мы видим во Вселенной сегодня. Инфляция сделала конкретные предсказания относительно свойств космического микроволнового фона, теплового излучения, оставшегося от ранней Вселенной, и эти предсказания полностью подтвердились: теория инфляции была тщательно проверена и подтверждена. Любопытно, что большинство версий теории инфляции также предсказывают мультивселенную. Новые вселенные образуются в результате фазового перехода, аналогично тому, как горшок с водой только начинает закипать, что приводит к появлению множества «пузырей», каждая из которых пузырится вселенной с разными свойствами.

Возможно, самый большой вопрос для мультивселенной: «Это наука?» Очень маловероятно, что мы когда-либо сможем провести какие-либо измерения в другой вселенной; для нас это недоступно. Сами космологи спорят, относится ли мультивселенная к сфере науки. Некоторые утверждают, что использование мультивселенной в качестве объяснения ослабит саму суть научных рассуждений, поскольку их нельзя проверить напрямую. Другие утверждают, что физическая теория (например, инфляция) может быть подтверждена, если подтвердятся некоторые из ее предсказаний (как это было с космическим микроволновым фоном), даже если не все предсказания могут быть проверены.

Ученые также обнаружили, что даже если модели мультивселенной верны, мультивселенная не исключает точной настройки. Например, чтобы вызвать такую ​​огромную инфляционную скорость расширения, теории инфляции требуют, чтобы определенные параметры принимали особенно точные значения. Хотя инфляция объясняет некоторые свойства в нашей Вселенной, которые ранее казались точными, тонкая настройка не устраняется — она ​​отодвигается на шаг назад к происхождению самой мультивселенной.

Бог — Творец, будь то вселенная или мультивселенная

Когда некоторые атеисты утверждают, что мультивселенная ослабляет аргументы в пользу существования Бога, они выходят за рамки того, что может утверждать сама наука.Модели мультивселенной увлекательны и решают научные вопросы в этой вселенной, но на научном уровне предсказания для других вселенных практически невозможно проверить. Но даже если бы модель мультивселенной была прочно обоснована на научном уровне, она не смогла бы заменить Бога. Никакая научная теория не может. С точки зрения библейской веры наука просто исследует физический мир, который Бог создал и поддерживает.

Физики, изучающие мультивселенную, включают христиан, которые рассматривают мультивселенную как творение Бога.Мультивселенная поднимает теологические вопросы, которые требуют рассмотрения (см., Например, обсуждение физика Роберта Манна). И все же, как пишет физик Джеральд Кливер, если окажется, что теории мультивселенной верны, это будет «следующим шагом в понимании красоты, великолепия, сложности и необъятности творения Бога».

Как настроить модели машинного обучения для повышения точности прогнозов?

Повысьте точность за счет настройки ваших моделей

Точная настройка прогнозной модели машинного обучения является важным шагом для повышения точности прогнозируемых результатов. В недавнем прошлом я написал ряд статей, в которых объясняется, как работает машинное обучение, а также как расширить и разложить набор функций для повышения точности ваших моделей машинного обучения.

В этой статье подробно описаны:

1. Получение оценок производительности модели с использованием показателей оценки
2. Поиск и диагностика общих проблем алгоритмов машинного обучения
3. Параметры точной настройки моделей машинного обучения

Пожалуйста, прочтите FinTechExplained d Заявитель .

Шаг 1. Понять, что такое настройка модели машинного обучения

Иногда нам нужно изучить, как параметры модели могут повысить точность прогнозирования нашей модели машинного обучения.

Тонкая настройка модели машинного обучения — черное искусство. Это может оказаться довольно сложной задачей. В этой статье я расскажу о ряде методологий, которым мы можем следовать, чтобы получить точные результаты в более короткие сроки.

Мне часто задают вопрос о методах, которые можно использовать для настройки моделей прогнозирования, когда характеристики стабильны, а набор функций разложен. После того, как все будет испробовано, мы должны настроить наши модели машинного обучения.

Настройка модели машинного обучения похожа на вращение телевизионных переключателей и ручек, пока вы не получите более четкий сигнал

На этой диаграмме показано, как параметры могут зависеть друг от друга.

• X Train — обучающие данные независимых переменных, также известные как функции
• X Test — тестовые данные независимых переменных
• Y Train — обучающие данные зависимой переменной
• Y Test — тестовые данные зависимой переменной

Например, если вы прогнозируете объем водопада на основе температуры и влажности, тогда объем воды представлен как Y (зависимая переменная), а температура и влажность — как X (независимые переменные или характеристики). Обучающие данные X называются X Train, которые вы можете использовать для обучения своей модели.

Гиперпараметры — это параметры моделей, которые можно вводить в качестве аргументов моделей.

Шаг 2: Основы

Прежде чем приступить к тонкой настройке модели прогнозирования, важно вкратце понять, что такое машинное обучение.

Если вы новичок в машинном обучении, ознакомьтесь с этой статьей:

Часто бывает проще улучшить данные, которые мы вводим в модели, чем точно настраивать параметры модели.Если вы хотите повысить точность своей модели прогнозирования, сначала добавьте данные в набор функций.

Если вы введете данные плохого качества, модель даст плохие результаты.

Пожалуйста, ознакомьтесь с этой статьей, в которой освещаются общие методы, которые мы можем использовать для расширения функций:

Если вы не уверены, является ли ваша модель наиболее подходящей моделью для решения проблемы, прочтите эту статью. В нем рассматриваются наиболее распространенные алгоритмы модели машинного обучения:

Шаг 3: Найдите свою метрику оценки

Самым важным предварительным условием является выбор метрики, которую вы собираетесь использовать для оценки точности модели прогнозирования.

Это может быть R в квадрате, скорректированный R в квадрате, матрица неточностей, F1, отзыв, дисперсия и т. Д.

Прочтите эту статью, чтобы понять самые важные математические меры, которые должен знать каждый специалист по данным. Эти меры объясняются в простой для понимания форме:

 из sklearn.metrics содержит большое количество показателей оценки 

Шаг 4. Получите точную оценку прогнозирования

После того, как вы подготовили свой обучающий набор, расширили его возможности, масштабировали данные, разложили наборы функций, выбрали метрику оценки и обучили вашу модель на обучающих данных, после чего вы должны проверить точность модели на невидимых данных. Невидимые данные известны как «тестовые данные».

Вы можете использовать перекрестную проверку, чтобы оценить, как ваша модель работает с невидимыми данными. Это известно как ошибка обобщения вашей модели.

Перекрестная проверка

Существует две распространенных методологии перекрестной проверки

Перекрестная проверка удержания

Тренировать модель и оценивать ее точность на одном и том же наборе данных — неразумная практика машинного обучения. Это намного лучший метод для тестирования вашей модели с различными значениями параметров модели на невидимом тестовом наборе.

Рекомендуется разделить набор данных на три части:

1. Обучающий набор
2. Набор проверки
3. Тестовый набор

Обучите модель на обучающем наборе (60% данных), затем выполните модель выбор (параметры настройки) на проверочном наборе (20% данных), и как только вы будете готовы, протестируйте свою модель на тестовом наборе (20% данных).

Создайте пропорции наборов данных для обучения, проверки и тестирования в соответствии с потребностями вашей модели машинного обучения и доступностью данных.

Перекрестная проверка KFold

Перекрестная проверка KFold является более совершенным механизмом, чем использование перекрестной проверки удержания. Это работает так, что данные делятся на k складок (частей). k-1 складок используется для обучения модели, а последняя складка используется для тестирования модели.

Затем этот механизм повторяется k раз. Кроме того, каждый раз можно использовать ряд показателей производительности для оценки и оценки производительности. Затем сообщается среднее значение показателей производительности.Пропорции классов сохраняются в StratifiedKFold.

Выберите между 8–12 тыс. Складок

 из sklearn.cross_validation import cross_val_score 

 scores = cross_val_score (эстиматор = pipe_lr, X = X_train, y = Y_train, cv = 12, n_jobs =) 

s. mean_score ) 

Параметр n_jobs управляет количеством процессоров, используемых для выполнения перекрестной проверки.

Шаг 5: Диагностика наилучшего значения параметра с помощью проверочных кривых

После того, как были установлены точные оценки прогнозирования, выясните все параметры, которые требуются вашей модели.Затем вы можете использовать кривые проверки, чтобы изучить, как их значения могут повысить точность моделей прогнозирования.

Прежде чем настраивать параметры, нам необходимо диагностировать и определить, не соответствует ли модель недостаточной или переобученной.

Модели с большим количеством параметров имеют тенденцию к переобучению. Мы можем использовать кривые валидации, чтобы решить проблему переобучения и неполного приспособления в машинном обучении.

Параметры также известны как гиперпараметры.

Кривая валидации используется для передачи диапазона значений параметров модели.Он изменяет значения параметров модели по одному, а затем значения точности могут быть нанесены на график относительно значения параметра модели для оценки точности модели.

Например, если ваша модель принимает параметр с именем «количество деревьев», вы можете протестировать свою модель, передав 10 различных значений параметра. Вы можете использовать кривую проверки, чтобы сообщить о точности каждого значения параметра, чтобы оценить точность. Наконец, возьмите оценку, которая дает наивысшую точность и дает требуемые результаты в приемлемые сроки.

Sci-kit learn предлагает модуль кривой проверки:

 из sklearn. learning_curve import validation_curve 
 number_of_trees = [1,2,3,4,5,6,7,99,1000] 
 train_scores, test_scores = validation_curve (Estimator = ,… X = X_train, y = Y_train, param_range = number_of_trees,…) 

Шаг 6: Использование поиска по сетке для оптимизации комбинации гиперпараметров

После того, как мы получили оптимальные значения отдельных параметров модели, мы можем использовать поиск по сетке для получить комбинацию значений гиперпараметров модели, которая может дать нам наивысшую точность.

Grid Search оценивает все возможные комбинации значений параметров.

Поиск по сетке является исчерпывающим и использует грубую силу для оценки наиболее точных значений. Следовательно, это вычислительно-ресурсоемкая задача.

Используйте GridSearchCV из sci-kit научитесь выполнять поиск по сетке

 из sklearn.grid_search import GridSearchCV 

Шаг 7: Постоянно настраивайте параметры для дальнейшего повышения точности

Ключевым моментом здесь является постоянное улучшение обучающего набора, как только больше данные имеются.

Всегда проверяйте свою модель прогнозирования на более обширных тестовых данных, которых модель не видела раньше.

Всегда проверяйте выбор правильной модели и значений параметров для работы.

Важно вводить больше данных, как только они становятся доступными, и постоянно проверять точность модели, чтобы производительность и точность могли быть дополнительно оптимизированы.

Резюме

В этой статье были обнаружены подробности того, как мы можем:

1. Получать оценки производительности модели с помощью показателей оценки
2. Находить и диагностировать общие проблемы алгоритмов машинного обучения
3. Точная настройка параметров моделей машинного обучения для дальнейшего повысить точность

Надеюсь, это поможет.

Точная настройка АФ

1. Центр загрузок
2. D7500 Онлайн-руководство
3. Руководство по меню
4. B Меню настройки: настройка камеры
5. Точная настройка АФ

Точная настройка фокусировки для 20 типов объективов. Используйте только по мере необходимости; Настройка автофокуса не рекомендуется в большинстве ситуаций и может помешать нормальной фокусировке. Автоматическая точная настройка доступна в режиме live view (0 Автоматическая точная настройка AF). Мы рекомендуем выполнять точную настройку на часто используемом фокусном расстоянии; например, если вы выполняете настройку фокуса на коротком расстоянии фокусировки, вы можете найти его менее эффективным на больших расстояниях.

Настройка не применяется к автофокусировке во время фотосъемки в режиме live view.

Для каждого типа объектива можно сохранить только одно значение. Если используется телеконвертер, отдельные значения могут быть сохранены для каждой комбинации объектива и телеконвертера.

Автоматическая тонкая настройка автофокуса

Точная настройка автофокуса выполняется, как описано ниже.

1. Подготовьте камеру.

   Установите камеру на штатив и направьте камеру на плоский высококонтрастный объект, параллельный фокальной плоскости камеры.Учтите, что автоматическая точная настройка автофокуса лучше всего работает при максимальной диафрагме и может не работать в темноте.

2. Начать просмотр в реальном времени.

   Поверните переключатель режима live view в положение C и нажмите кнопку a.

3. Отрегулируйте настройки фокуса.

   Поверните переключатель режимов фокусировки на AF и используйте кнопку режима автофокусировки и диски управления, чтобы выбрать следующее:

   • Режим автофокуса : AF-S
   • Режим зоны АФ : $ (широкий) или% (нормальный)

4. Выберите центральную точку фокусировки.