KL Divergence: The Mathematical Tool to Measure the Difference Between Two Worlds
Impossible d'ajouter des articles
Désolé, nous ne sommes pas en mesure d'ajouter l'article car votre panier est déjà plein.
Veuillez réessayer plus tard
Veuillez réessayer plus tard
Échec de l’élimination de la liste d'envies.
Veuillez réessayer plus tard
Impossible de suivre le podcast
Impossible de ne plus suivre le podcast
KL Divergence: The Mathematical Tool to Measure the Difference Between Two Worlds
-
Lu par :
-
De :
À propos de ce contenu audio
This episode explains the Kullback-Leibler (KL) divergence, a mathematical tool for measuring the difference between two probability distributions.
It details its use to evaluate and improve the performance of AI models, including identifying prediction errors, particularly those concerning rare but critical classes. The original article proposes best practices for integrating the KL divergence into model development, including visualization of distributions and regular iteration. Finally, it highlights the importance of customizing models using industry-specific data to reduce divergence and improve accuracy.
Vous êtes membre Amazon Prime ?
Bénéficiez automatiquement de 2 livres audio offerts.Bonne écoute !
Aucun commentaire pour le moment
