Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
Ko imamo opravka z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju, je treba upoštevati več omejitev, da zagotovimo učinkovitost in uspešnost modelov, ki se razvijajo. Te omejitve lahko izhajajo iz različnih vidikov, kot so računalniški viri, omejitve pomnilnika, kakovost podatkov in kompleksnost modela. Ena glavnih omejitev namestitve velikih naborov podatkov
Ali lahko običajno nevronsko mrežo primerjamo s funkcijo skoraj 30 milijard spremenljivk?
Redno nevronsko mrežo lahko dejansko primerjamo s funkcijo skoraj 30 milijard spremenljivk. Da bi razumeli to primerjavo, moramo upoštevati temeljne koncepte nevronskih mrež in posledice velikega števila parametrov v modelu. Nevronske mreže so razred modelov strojnega učenja, ki se zgledujejo po
Kaj je prekomerno opremljanje v strojnem učenju in zakaj se pojavlja?
Prekomerno opremljanje je pogosta težava pri strojnem učenju, kjer se model zelo dobro obnese na podatkih o usposabljanju, vendar ga ne uspe posplošiti na nove, nevidene podatke. Do tega pride, ko model postane preveč zapleten in si začne zapomniti šum in odstopanja v podatkih o usposabljanju, namesto da bi se učil temeljnih vzorcev in odnosov. notri