Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
Kiam vi traktas grandajn datumajn arojn en maŝinlernado, ekzistas pluraj limigoj, kiuj devas esti konsiderataj por certigi la efikecon kaj efikecon de la modeloj evoluantaj. Tiuj limigoj povas ekestiĝi de diversaj aspektoj kiel ekzemple komputilaj resursoj, memorlimoj, datenkvalito, kaj modelkomplekseco. Unu el la ĉefaj limigoj de instalado de grandaj datumaroj
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, GCP BigQuery kaj malfermaj datumaroj
Ĉu regula neŭrala reto povas esti komparita kun funkcio de preskaŭ 30 miliardoj da variabloj?
Regula neŭrala reto povas ja esti komparita kun funkcio de preskaŭ 30 miliardoj da variabloj. Por kompreni ĉi tiun komparon, ni devas enprofundiĝi en la fundamentajn konceptojn de neŭralaj retoj kaj la implicojn de havi vastan nombron da parametroj en modelo. Neŭralaj retoj estas klaso de maŝinlernantaj modeloj inspiritaj de
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/DLPP Profunda Lernado kun Python kaj PyTorch, Enkonduko, Enkonduko al profunda lernado kun Python kaj Pytorch
Kio estas troada en maŝina lernado kaj kial ĝi okazas?
Superfitting estas ofta problemo en maŝinlernado kie modelo rezultas ekstreme bone en la trejnaddatenoj sed ne ĝeneraligas al novaj, neviditaj datenoj. Ĝi okazas kiam la modelo iĝas tro kompleksa kaj komencas parkerigi la bruon kaj eksteraĵojn en la trejnaj datumoj, anstataŭ lerni la subestajn ŝablonojn kaj rilatojn. En
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Problemoj de tro-ekipado kaj sub-ekipado, Solvante la problemojn de trotaŭgaj kaj malsufiĉaj modeloj - parto 2, Ekzamena revizio