1. Model එකේ සංකීර්ණ බව අඩු කිරීමට අඩු features ප්රමාණයකට model එක train කිරීම කල හැක. 2. Regularization හරහා අනවශ්ය features ඉවත් කිරීමට (L1 Regularization) හා එක් එක් features වලට ඇති ප්රමුඛතා අතර ඇති අධික වෙනස අඩු කල හැක (L2 Regularization). 3. Cross Validation හරහා ආකාර කීපයකට දත්ත ගොනුව බෙදා model එක train කිරීම තුලින් Generalized model එකක් නිර්මාණය කල හැක. 4. Neural Networks වලදී Early Stopping හරහා model එකේ Validation Error එක වැඩි වෙන මොහොතේදී Training Process එක නවත්වා දැමිය හැක. 5. Neural Networks වලදී Dropout හරහා නියුරෝන කීපයක් ඉවත් කිරීම තුලින් model එකේ සංකීර්ණත්වය අඩු කල හැක.
🚀 Summary
Overfitting කියන්නේ model එක training data එකට අධික Dependency එකක් ගත්තාම ඇතිවන තත්ත්වයක්. එක control කළාම, real-world data සඳහා හොඳට generalized model එකක් ලබාගන්න පුලුවන්.
➡️ Problem Definition : Clearly state the business or research question. ➡️ Data Collection : Gather relevant data from databases, APIs, sensors, or user logs. ➡️ Data Preprocessing : Clean the data (remove duplicates, handle missing values, fix errors). ➡️ Exploratory Data Analysis (EDA) : Analyze patterns, distributions, correlations, and outliers. ➡️ Feature Engineering : Create or transform features to improve model performance. ➡️ Model Building : Train machine learning models using selected algorithms. ➡️ Model Evaluation : Assess model performance with metrics (accuracy, precision, recall, F1, AUC). ➡️ Deployment : Integrate the trained model into a real-world system or application. ➡️ Monitoring & Maintenance : Continuously track model performance and retrain when accuracy drops.
CodePRO LK
6 months ago | [YT] | 48
View 2 replies
CodePRO LK
Merry Christmas! 🎉
6 months ago | [YT] | 43
View 2 replies
CodePRO LK
🔥 𝐎𝐯𝐞𝐫𝐟𝐢𝐭𝐭𝐢𝐧𝐠 ගැන හැමදේම 🔍
අපි Machine Learning වලදී Dataset එකක් ප්රධාන වශයෙන් කොටස් දෙකකට බෙදාගන්නවා. Training set එක සහ Testing set එක විදියට.
➡ Training dataset එක model එක train කිරීමේදී භාවිතා වෙනවා.
➡ Testing dataset එක train කරපු model එක verify / evaluate කරන්න භාවිතා වෙනවා.
ඉතින් model එක train වෙන අවස්තාවේදී Training dataset එකට ඉතාමත් නැඹුරුව train වීම තුලින් මේ Overfitting තත්වය ඇති වේ. මෙහිදී Training Dataset එකට ඉතාමත් හොද Accuracy එකක් ⬆ පෙන්වුවද, Testing dataset එකට පෙන්වන Accuracy එක අඩුවේ ⬇.
(Training accuracy සහ Testing accuracy අතර සැලකිය යුතු වෙනසක් පවතී).
🛠 Overfitting තත්වය මගහරවා ගැනීමට කලහැකි දේවල්
1. Model එකේ සංකීර්ණ බව අඩු කිරීමට අඩු features ප්රමාණයකට model එක train කිරීම කල හැක.
2. Regularization හරහා අනවශ්ය features ඉවත් කිරීමට (L1 Regularization) හා එක් එක් features වලට ඇති ප්රමුඛතා අතර ඇති අධික වෙනස අඩු කල හැක (L2 Regularization).
3. Cross Validation හරහා ආකාර කීපයකට දත්ත ගොනුව බෙදා model එක train කිරීම තුලින් Generalized model එකක් නිර්මාණය කල හැක.
4. Neural Networks වලදී Early Stopping හරහා model එකේ Validation Error එක වැඩි වෙන මොහොතේදී Training Process එක නවත්වා දැමිය හැක.
5. Neural Networks වලදී Dropout හරහා නියුරෝන කීපයක් ඉවත් කිරීම තුලින් model එකේ සංකීර්ණත්වය අඩු කල හැක.
🚀 Summary
Overfitting කියන්නේ model එක training data එකට අධික Dependency එකක් ගත්තාම ඇතිවන තත්ත්වයක්.
එක control කළාම, real-world data සඳහා හොඳට generalized model එකක් ලබාගන්න පුලුවන්.
6 months ago | [YT] | 64
View 2 replies
CodePRO LK
Python කියන්නේ Data Analysis, Data Manipulation සහ Data Visualization වලට භාවිතා කරන්න පුලුවන් ගොඩක් හොද Libraries තියෙන Programming Language එකක්.
Full Course: www.udemy.com/course/python-for-everyone-sinhala-m…
7 months ago | [YT] | 51
View 1 reply
CodePRO LK
Python ගැන හැමදේම එකම තැනින් | FREE 🔥 Python Course
Python Basics වල ඉදන් විවිධ පැති සදහා Python භාවිතා කරන ආකාරය පිළිබදව සවිස්තරාත්මකව, ප්රායෝගිකව කතා කරන සම්පූර්ණ Course එකට සම්පූර්ණයෙන්ම නොමිලේ සම්බන්ධ වීමට පහත Coupon Code භාවිතා කරන්න.
Free - Valid Until 6th November - CODEPROLKPYTHON
12.99$ - Valid Until December - CODEPROLKPYTHONOFFER
Course Link: www.udemy.com/course/python-for-everyone-sinhala-m…
#pythoncourse #sinhala #codeprolk
8 months ago | [YT] | 91
View 11 replies
CodePRO LK
👉 Learn More: https://youtu.be/KRsRUZmBrTA
9 months ago | [YT] | 32
View 0 replies
CodePRO LK
🔥 Small Language Models ගැන තවදුරටත්: https://youtu.be/iZWhO-e970A
9 months ago | [YT] | 38
View 1 reply
CodePRO LK
මොනවද මේ SLMs (Small Language Models) | LLM Vs SLM
SLMs යනු GPT වගේ විශාල LLM වලට විකල්ප ලෙස භාවිතා කල හැකි කුඩා Language Model ආකෘති වේ.
👉 SLMs කියන්නේ මොනවාද?
👉 SLM සහ LLM අතර ඇති වෙනස්ම්
👉 SLMs කළ හැකි අවස්ථා (Use cases)
පිලිබදව මෙහිදී සාකච්චා කෙරේ...
https://youtu.be/iZWhO-e970A
#codeprolk #slm #llm
9 months ago | [YT] | 62
View 0 replies
CodePRO LK
MACHINE LEARNING LIFE CYCLE
➡️ Problem Definition : Clearly state the business or research question.
➡️ Data Collection : Gather relevant data from databases, APIs, sensors, or user logs.
➡️ Data Preprocessing : Clean the data (remove duplicates, handle missing values, fix errors).
➡️ Exploratory Data Analysis (EDA) : Analyze patterns, distributions, correlations, and outliers.
➡️ Feature Engineering : Create or transform features to improve model performance.
➡️ Model Building : Train machine learning models using selected algorithms.
➡️ Model Evaluation : Assess model performance with metrics (accuracy, precision, recall, F1, AUC).
➡️ Deployment : Integrate the trained model into a real-world system or application.
➡️ Monitoring & Maintenance : Continuously track model performance and retrain when accuracy drops.
#machinelearning #deeplearning #codeprolk
10 months ago | [YT] | 62
View 2 replies
CodePRO LK
🐍 Python Dependencies සහ Environments manage කරන්න ඔයා වැඩියෙන්ම භාවිතා කරන tool එක මොකක්ද?
10 months ago | [YT] | 8
View 0 replies
Load more