9. Czym jest regularyzacja w uczeniu maszynowym i jakie są jej metody?

Regularyzacja to technika stosowana w uczeniu maszynowym w celu zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu modelu do danych treningowych. Polega na dodaniu kary za złożoność modelu do funkcji straty, co zmusza model do uproszczenia.

Główne metody regularyzacji:

1. L1 Regularization (Lasso): Dodaje karę za sumę wartości bezwzględnych wag modelu.

from sklearn.linear_model import Lasso
model = Lasso(alpha=0.1)

2. L2 Regularization (Ridge): Dodaje karę za sumę kwadratów wag modelu.

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=0.1)

3. Elastic Net: Kombinacja L1 i L2 regularyzacji.

from sklearn.linear_model import ElasticNet
model = ElasticNet(alpha=0.1, l1_ratio=0.5)

4. Dropout: Technika stosowana w sieciach neuronowych, polegająca na losowym wyłączaniu neuronów podczas treningu.

from tensorflow.keras.layers import Dropout
model.add(Dropout(0.5))

5. Early Stopping: Zatrzymanie treningu modelu, gdy jego wydajność na danych walidacyjnych przestaje się poprawiać.

Zalety regularyzacji:

• Zapobieganie nadmiernemu dopasowaniu.
• Poprawa zdolności generalizacji modelu.
• Uproszczenie modelu.

Regularyzacja jest kluczowym elementem w procesie uczenia maszynowego, pozwalającym na tworzenie bardziej wydajnych i ogólnych modeli.