overfit model
liian mukautunut malli
avoid overfitting
vältä liian mukautumista
overfitting data
liian mukautuneet tiedot
overfitted features
liian mukautuneet piirteet
prevent overfitting
estä liian mukautumista
checking for overfitting
tarkista liian mukautuminen
easily overfit
liian mukautuu helposti
overfitting risk
liian mukautumisen riski
model overfits
malli liian mukautuu
overfit prevention
liian mukautumisen ennaltaehkäisy
the model started to overfit the training data, losing its ability to generalize.
Malli alkoi yliopetella koulutusdatassa, menettäen yleistämisen kyvynsä.
we need to prevent the neural network from overfitting by using regularization techniques.
Meidän tulee estää herkistöverkkojen yliopettelua säännöllistämistekniikoiden avulla.
overfitting is a common problem when training complex machine learning models.
Yliopettelu on yleinen ongelma monimutkisten koneoppimismallien koulutuksessa.
to avoid overfitting, we split the data into training, validation, and testing sets.
Yliopetelun välttämiseksi jaamme datan koulutus-, validointi- ja testijoukkoihin.
the decision tree overfit the data, creating a very complex and specific structure.
Päätöspuu yliopetti datan, luomaan hyvin monimutkaisen ja tarkan rakenteen.
cross-validation helps identify if a model is likely to overfit the data.
Ristivalidaatio auttaa tunnistamaan, onko malli todennäköisesti yliopettavaa dataa.
early stopping is a technique used to prevent overfitting during training.
Varhainen pysäytys on tekniikka, jota käytetään yliopetelun estämiseen koulutuksen aikana.
regularization can help reduce the risk of overfitting in linear regression models.
Säännöllistys voi auttaa vähentämään yliopetelun riskiä lineaarisissa regressiomalleissa.
the model's performance on the test set was significantly worse, indicating overfitting.
Mallin suorituskyky testijoukossa oli huomattavasti huonompi, mikä viittaa yliopetteluun.
we used dropout layers to mitigate the risk of overfitting in our deep learning model.
Käytimme dropout-kerroksia vähentääksiemme yliopetelun riskiä syvällä oppimisessa.
careful feature selection can help prevent the model from overfitting.
Huolellinen piirteiden valinta voi auttaa estämään mallin yliopettelua.
overfit model
liian mukautunut malli
avoid overfitting
vältä liian mukautumista
overfitting data
liian mukautuneet tiedot
overfitted features
liian mukautuneet piirteet
prevent overfitting
estä liian mukautumista
checking for overfitting
tarkista liian mukautuminen
easily overfit
liian mukautuu helposti
overfitting risk
liian mukautumisen riski
model overfits
malli liian mukautuu
overfit prevention
liian mukautumisen ennaltaehkäisy
the model started to overfit the training data, losing its ability to generalize.
Malli alkoi yliopetella koulutusdatassa, menettäen yleistämisen kyvynsä.
we need to prevent the neural network from overfitting by using regularization techniques.
Meidän tulee estää herkistöverkkojen yliopettelua säännöllistämistekniikoiden avulla.
overfitting is a common problem when training complex machine learning models.
Yliopettelu on yleinen ongelma monimutkisten koneoppimismallien koulutuksessa.
to avoid overfitting, we split the data into training, validation, and testing sets.
Yliopetelun välttämiseksi jaamme datan koulutus-, validointi- ja testijoukkoihin.
the decision tree overfit the data, creating a very complex and specific structure.
Päätöspuu yliopetti datan, luomaan hyvin monimutkaisen ja tarkan rakenteen.
cross-validation helps identify if a model is likely to overfit the data.
Ristivalidaatio auttaa tunnistamaan, onko malli todennäköisesti yliopettavaa dataa.
early stopping is a technique used to prevent overfitting during training.
Varhainen pysäytys on tekniikka, jota käytetään yliopetelun estämiseen koulutuksen aikana.
regularization can help reduce the risk of overfitting in linear regression models.
Säännöllistys voi auttaa vähentämään yliopetelun riskiä lineaarisissa regressiomalleissa.
the model's performance on the test set was significantly worse, indicating overfitting.
Mallin suorituskyky testijoukossa oli huomattavasti huonompi, mikä viittaa yliopetteluun.
we used dropout layers to mitigate the risk of overfitting in our deep learning model.
Käytimme dropout-kerroksia vähentääksiemme yliopetelun riskiä syvällä oppimisessa.
careful feature selection can help prevent the model from overfitting.
Huolellinen piirteiden valinta voi auttaa estämään mallin yliopettelua.
Tutki usein haettuja sanastoja
Haluatko oppia sanastoa tehokkaammin? Lataa DictoGo-sovellus ja nauti uusista sanaston opetus- ja kertausominaisuuksista!
Lataa DictoGo nyt