+ зробив правильно join :)

You are totally right

Туше

Стало максимально сложно. Давайте по-москальски, так понятнее большинству буде

😹

Здравствуйте. В общем я попробовал сгенерировать с помощью встроенного в джаву рандомайзера 1 млн чисел в интервале от Integer.Min_Value до Integer.Max_Value, взял его по модулю и с помощью команды %2 получил бинарный признак четности числа. Количество нулей и единиц различается на 0.0002%. Я обучил модель, которая отказалась прогнозировать в 13% случаев, но сделала 870 тысяч прогнозов, из которых 73%+-0.5% оказались верными. При уменьшении размеров модельки или при уменьшении размеров выборки точность прогнозирования снижается к ожидаемым 50%+-5%. Под капотом java трудится LCG, я пробовал реализацию java.secure.random, получил 50.1% точности. Как оценить насколько это хорошее решение? Посоветуйте пожалуйста с чем можно было бы сравнить результат?

Привет. Не уверен, но может зайдет: есть методы с  регрессионными моделями, с натягиваниями функции распределения (если верно в терминах излагаю). Но они оч медленные.

Еще я находил, что в похожей теме можно попробовать натянуть сову на глобус в контексте - предиктора на основе простого табличного RL, но как обыграть пару моментов в этой теме (т.к. там просто RL не подойдет) - пока не придумалось

Допустим 1ая штука была в сайките, но ее уже запаришься ждать после, вроде, 100к (не помню точно)

Спасибо, посмотрю

Привет, подскажите пожалуйста, какие параметры используются для минимизации функции потерь в нейронке? например гиперпараметры какие-нибудь, альфа или колличество эпох

Ват

перевел дословно термины, не знаю, правильно ли

В чем вопрос

Гиперпараметры выбираются в зависимости от задачи

А что надо сменить, чтобы минимизировать функцию потерь?

Можно саму функцию потерь сменить, как вариант

Это если речь о том, чтобы что-то сменить

А если серьезно, то однозначного ответа никто не даст

Особенно, когда вопрос такой, что непонятно, куда воевать