Hur känner man igen att modellen är övermonterad?
För att känna igen om en modell är överanpassad måste man förstå begreppet överanpassning och dess implikationer i maskininlärning. Överanpassning uppstår när en modell presterar exceptionellt bra på träningsdata men misslyckas med att generalisera till nya, osynliga data. Detta fenomen är skadligt för modellens prediktiva förmåga och kan leda till dålig prestanda
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, Djupa neurala nätverk och uppskattningar
Är det möjligt att använda ML för att effektivisera brytningen av kryptovalutor, till exempel Bitcoin?
Att använda maskininlärning (ML) för att göra brytning av kryptovaluta, såsom Bitcoin-brytning, mer effektiv är verkligen möjligt. ML kan utnyttjas för att optimera olika aspekter av gruvprocessen, vilket leder till förbättrad effektivitet och högre lönsamhet. Låt oss överväga hur man utforskar ML-applikationer för att förbättra olika stadier av kryptomining, inklusive hårdvaruoptimering, gruvpool