После тренировки модели необходимо проверить ее на тестовых данных для оценки качества прогнозов. Это поможет оценить, насколько нейросеть эффективно научилась решать задачу и готова к использованию.
Когда модель достигла нужной точности, ее можно применять для прогнозов на новых данных. Кроме того, при необходимости можно повторно провести процесс обучения нейросети с использованием актуализированных данных, чтобы дополнить ее информационную базу и улучшить результаты.
Чтобы идти в ногу с новыми тенденциями и развивать свои навыки, важно быть в курсе последних технологий, которые активно внедряются в различные сферы, включая архитектуру и дизайн.
Подписывайтесь на соцсети META Education и пишите в директ. Мы ответим, все расскажем про курсы компьютерной графики и поможем выйти на рынок современной архитектуры.