Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
Apabila berurusan dengan set data yang besar dalam pembelajaran mesin, terdapat beberapa batasan yang perlu dipertimbangkan untuk memastikan kecekapan dan keberkesanan model yang dibangunkan. Had ini boleh timbul daripada pelbagai aspek seperti sumber pengiraan, kekangan memori, kualiti data dan kerumitan model. Salah satu batasan utama untuk memasang set data yang besar
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin, GCP BigQuery dan buka set data
Bolehkah rangkaian saraf biasa dibandingkan dengan fungsi hampir 30 bilion pembolehubah?
Rangkaian saraf biasa sememangnya boleh dibandingkan dengan fungsi hampir 30 bilion pembolehubah. Untuk memahami perbandingan ini, kita perlu mempertimbangkan konsep asas rangkaian saraf dan implikasi mempunyai sejumlah besar parameter dalam model. Rangkaian saraf ialah kelas model pembelajaran mesin yang diilhamkan oleh
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran mendalam EITC/AI/DLPP dengan Python dan PyTorch, Pengenalan, Pengenalan pembelajaran mendalam dengan Python dan Pytorch
Apakah overfitting dalam pembelajaran mesin dan mengapa ia berlaku?
Pemasangan berlebihan ialah masalah biasa dalam pembelajaran mesin di mana model menunjukkan prestasi yang sangat baik pada data latihan tetapi gagal untuk digeneralisasikan kepada data baharu yang tidak kelihatan. Ia berlaku apabila model menjadi terlalu kompleks dan mula menghafal hingar dan outlier dalam data latihan, dan bukannya mempelajari corak dan hubungan asas. Dalam