Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
Strādājot ar lielām datu kopām mašīnmācībā, ir jāņem vērā vairāki ierobežojumi, lai nodrošinātu izstrādājamo modeļu efektivitāti un efektivitāti. Šos ierobežojumus var izraisīt dažādi aspekti, piemēram, skaitļošanas resursi, atmiņas ierobežojumi, datu kvalitāte un modeļa sarežģītība. Viens no galvenajiem ierobežojumiem lielu datu kopu instalēšanai
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Virzība mašīnmācībā, GCP BigQuery un atvērtās datu kopas
Vai parasto neironu tīklu var salīdzināt ar gandrīz 30 miljardu mainīgo funkciju?
Parastu neironu tīklu patiešām var salīdzināt ar gandrīz 30 miljardu mainīgo funkciju. Lai saprastu šo salīdzinājumu, mums ir jāapsver neironu tīklu pamatjēdzieni un liela skaita parametru ietekme modelī. Neironu tīkli ir mašīnmācīšanās modeļu klase, ko iedvesmojusi
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Ievads, Ievads dziļās mācībās ar Python un Pytorch
Kas ir pārmērīga mašīnmācība un kāpēc tā notiek?
Pārmērīga pielāgošana ir izplatīta problēma mašīnmācībā, kur modelis ļoti labi darbojas ar apmācības datiem, bet nespēj vispārināt uz jauniem, neredzētiem datiem. Tas notiek, kad modelis kļūst pārāk sarežģīts un sāk iegaumēt troksni un novirzes apmācības datos, nevis apgūt pamatā esošos modeļus un attiecības. In
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Pārmērīgas un nepietiekamas problēmas, Modeļa pārmērīgas un nepietiekamas pielāgošanas problēmu risināšana - 2. daļa, Eksāmenu apskats