Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
När man hanterar stora datamängder inom maskininlärning finns det flera begränsningar som måste beaktas för att säkerställa effektiviteten och effektiviteten hos de modeller som utvecklas. Dessa begränsningar kan uppstå från olika aspekter såsom beräkningsresurser, minnesbegränsningar, datakvalitet och modellkomplexitet. En av de primära begränsningarna för att installera stora datamängder
Kan ett vanligt neuralt nätverk jämföras med en funktion av nästan 30 miljarder variabler?
Ett vanligt neuralt nätverk kan verkligen jämföras med en funktion av nästan 30 miljarder variabler. För att förstå denna jämförelse måste vi fördjupa oss i de grundläggande koncepten för neurala nätverk och konsekvenserna av att ha ett stort antal parametrar i en modell. Neurala nätverk är en klass av maskininlärningsmodeller inspirerade av
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python och PyTorch, Beskrivning, Introduktion till djupinlärning med Python och Pytorch
Vad är overfitting inom maskininlärning och varför uppstår det?
Överanpassning är ett vanligt problem inom maskininlärning där en modell presterar extremt bra på träningsdata men misslyckas med att generalisera till ny, osynlig data. Det uppstår när modellen blir för komplex och börjar memorera brus och extremvärden i träningsdatan, istället för att lära sig de underliggande mönstren och sambanden. I
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problem med över- och underutrustning, Lösa modellens över- och undermonteringsproblem - del 2, Examensgranskning