Kako prepoznati, da je model preveč opremljen?
Da bi prepoznali, ali je model preveč opremljen, moramo razumeti koncept prekomernega prilagajanja in njegove posledice za strojno učenje. Prekomerno opremljanje se pojavi, ko se model izjemno dobro obnese na podatkih o usposabljanju, vendar ga ne uspe posplošiti na nove, nevidene podatke. Ta pojav škodi napovedovalni sposobnosti modela in lahko povzroči slabo delovanje
Ali je mogoče uporabiti ML za bolj učinkovito rudarjenje kriptovalut, na primer Bitcoin?
Uporaba strojnega učenja (ML) za bolj učinkovito rudarjenje kriptovalut, kot je rudarjenje bitcoinov, je res mogoča. ML se lahko uporabi za optimizacijo različnih vidikov procesa rudarjenja, kar vodi do izboljšane učinkovitosti in večje dobičkonosnosti. Razmislimo, kako raziskati aplikacije ML za izboljšanje različnih stopenj kripto rudarjenja, vključno z optimizacijo strojne opreme, rudarskim bazenom