توضیحات
در این قسمت از پادکست «سطر صفر»، وارد یکی از خطرناکترین و درعینحال جذابترین بخشهای یادگیری ماشین میشیم: Overfitting. از مدلی حرف میزنیم که بهجای درکِ الگو، دادهها رو حفظ میکنه، از اشتباههایی که باعث میشن ماشینها در ظاهر باهوشتر، اما در عمل ناآگاهتر بشن، و از اینکه چطور میشه بین «کم یاد گرفتن» و «زیاد یاد گرفتن» تعادل ایجاد کرد.همچنین دربارهی مفاهیمی مثل Underfitting، Regularization، Dropout، Early Stopping و اهمیت سادگی در مدلها صحبت میکنیم. این اپیزود، نگاهیه به مرز باریک بین هوش و وسواس — جایی که ماشین یاد میگیره، ولی شاید دیگه نفهمه چرا.📍 همراه من باشین در «سطر صفر».داریوش اکرادی🎧 بشنوید، و اگر براتون جالب بود، به بقیه هم معرفی کنید.