Что такое параметры в машинном обучении?

Параметры – это переменные, которые модель машинного обучения настраивает в процессе обучения, чтобы делать точные прогнозы. По сути, это "ручки", которые алгоритм крутит, чтобы подстроиться под данные. Чем больше параметров, тем сложнее модель и тем больше информации она может запомнить.

Количество параметров определяет сложность и гибкость модели. Например, простая линейная регрессия имеет немного параметров, а глубокая нейронная сеть – миллионы. Однако, слишком большое количество параметров может привести к переобучению: модель начнет запоминать обучающие данные вместо того, чтобы обобщать их.

Проблемы с обучением параметров могут возникнуть, если данных слишком мало, или если они зашумлены. В этом случае модель не сможет найти оптимальные значения параметров и будет давать неточные прогнозы. Выбор правильной архитектуры и регуляризация – важные шаги для успешного обучения.