2023-05-11 Meeting 13

 

 

  1. Novērst 0.00 vērtības, jo tās ir galvenās uz kurām skatamies, salabot bug vai pāriet uz std.dev. nevis var

image-20230511193311047

  1. Apmacibas skala log skala, lai var redzēt log(loss(epoch)), ka nav notikusi konverģence

image-20230511193915598

  1. Hyperparam search iekļaut

  2. Veikt p-test, lai noteiktu statistisko nozīmību rezultātiem (http://share.yellowrobot.xyz/quick/2023-5-16-5ADA29EA-8250-4EB2-A682-F6F5874CEDAA.html)

    1. Vai miksēto labels ir ietekme uz rezultātu?

    2. Vai metodes statistiksi ir atšķirīgas?

    3. Vai ir statisticly diffeernce 0% noise un B tīro datu kopu?

    4. Vai ir statisticly difference threshold % noise un C tīro datu kopu?

 

  1. Salīdzināt ar mazām datu kopām, kur ir zināma jau gadiem max precizitāte, līdz ar to troksnis

https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets

100% 60-70% - stock predictions

https://www.perplexity.ai/search/2d708bc8-2613-470e-93bd-f2fa7c2c7c53?s=c

 

  1. Input features atstāt pie further research - katra feature no 22 tiek 10% corrupted