Скачать с ютуб видео Are You Measuring Performance Of ML Models Correctly?

Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:

Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ru

Скачать бесплатно Are You Measuring Performance Of ML Models Correctly? в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете посмотреть бесплатно Are You Measuring Performance Of ML Models Correctly? или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

Загрузить музыку / рингтон Are You Measuring Performance Of ML Models Correctly? в формате MP3:

Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru

Are You Measuring Performance Of ML Models Correctly?

After working on dozens of real-world machine learning projects, I've discovered what truly separates models that actually work from those that just look good in presentations: how you ACTUALLY measure their performance. In this comprehensive tutorial, I explain: 1. Why confidence scores and "correctness" thresholds are the foundation of all ML metrics 2. The critical difference between True Positives, True Negatives, False Positives, and False Negatives 3. Real examples from my experience building pedestrian detection systems 4. Why there's no "right answer" when measuring model performance 5. How to set appropriate thresholds for your specific use case Whether you're a university student learning ML fundamentals, a bootcamp graduate building your portfolio, or a STEM professional transitioning to data science, these concepts are essential for your success in machine learning. Subscribe for more practical ML insights from real-world projects! #machinelearning #datascience #deeplearning #neuralnetworks #artificialintelligence #python #tensorflow #pytorch 00:00 intro 08:28 Motivation 01:55 True Positives 02:25 Confidence Scores 03:00 Confidence Thresholds 03:48 Correctness Measures 05:07 Correctness Thresholds 06:40 True Positives Revisited 08:34 True Negatives 08:34 False Positives 09:30 False Negatives 10:38 Recap

Comments