Ĉu aro-grandeco, epoko kaj datumaro estas ĉiuj hiperparametroj?
Aŭde, 07 marto 2024
by Jose' da Cruz
Bata grandeco, epoko kaj datumaro estas ja decidaj aspektoj en maŝinlernado kaj estas ofte nomataj hiperparametroj. Por kompreni ĉi tiun koncepton, ni enprofundigu ĉiun terminon individue. Arograndeco: La arograndeco estas hiperparametro kiu difinas la nombron da provaĵoj prilaboritaj antaŭ ol la pezoj de la modelo estas ĝisdatigitaj dum trejnado. Ĝi ludas
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, La 7 paŝoj de maŝina lernado
Etikedita sub:
Artefarita inteligento, Aro Grandeco, Datumaro Grandeco, Epoko, Hiperparametroj, maŝino Lernado
Ĉu estas ĝuste, ke se datumserio estas granda oni bezonas malpli da taksado, kio signifas, ke la frakcio de la datumaro uzata por taksado povas esti malpliigita kun pliigita grandeco de la datumaro?
Sabato, 11 novembro 2023
by Hema Gunasekaran
En la kampo de maŝinlernado, la grandeco de la datumaro ludas decidan rolon en la taksadprocezo. La rilato inter datenseriograndeco kaj taksadpostuloj estas kompleksa kaj dependas de diversaj faktoroj. Tamen, estas ĝenerale vere ke kiam la datumargrandeco pliiĝas, la frakcio de la datumaro uzita por taksado povas esti
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Unuaj paŝoj en Maŝinlernado, Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj
Etikedita sub:
Artefarita inteligento, Datumaro Grandeco, pritakso, Ĝeneraligo, maŝino Lernado, Trokvanta