Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
Wanneer daar met groot datastelle in masjienleer gewerk word, is daar verskeie beperkings wat in ag geneem moet word om die doeltreffendheid en doeltreffendheid van die modelle wat ontwikkel word, te verseker. Hierdie beperkings kan ontstaan uit verskeie aspekte soos rekenaarhulpbronne, geheuebeperkings, datakwaliteit en modelkompleksiteit. Een van die primêre beperkings van die installering van groot datastelle
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, GCP BigQuery en oop datastelle
Kan 'n Gereelde neurale netwerk vergelyk word met 'n funksie van byna 30 biljoen veranderlikes?
'n Gereelde neurale netwerk kan inderdaad vergelyk word met 'n funksie van byna 30 biljoen veranderlikes. Om hierdie vergelyking te verstaan, moet ons die fundamentele konsepte van neurale netwerke en die implikasies daarvan oorweeg om 'n groot aantal parameters in 'n model te hê. Neurale netwerke is 'n klas masjienleermodelle geïnspireer deur die
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, Inleiding, Inleiding tot diep leer met Python en Pytorch
Wat is oorpassing in masjienleer en hoekom vind dit plaas?
Ooraanpassing is 'n algemene probleem in masjienleer waar 'n model uiters goed presteer op die opleidingsdata, maar nie daarin slaag om na nuwe, onsigbare data te veralgemeen nie. Dit vind plaas wanneer die model te kompleks raak en die geraas en uitskieters in die opleidingsdata begin memoriseer, in plaas daarvan om die onderliggende patrone en verwantskappe te leer. In
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Probleme met te veel of te veel pas, Los model se oorpas- en onderpasprobleme op - deel 2, Eksamen hersiening