Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
Käsiteltäessä suuria tietojoukkoja koneoppimisessa on useita rajoituksia, jotka on otettava huomioon kehitettävien mallien tehokkuuden ja vaikuttavuuden varmistamiseksi. Nämä rajoitukset voivat johtua useista eri näkökohdista, kuten laskentaresursseista, muistin rajoituksista, tiedon laadusta ja mallin monimutkaisuudesta. Yksi tärkeimmistä rajoituksista suurten tietojoukkojen asentamisessa
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Edistyminen koneoppimisessa, GCP BigQuery ja avoimet tietojoukot
Voidaanko säännöllistä neuroverkkoa verrata lähes 30 miljardin muuttujan funktioon?
Tavallista hermoverkkoa voidaan todellakin verrata lähes 30 miljardin muuttujan funktioon. Ymmärtääksemme tämän vertailun meidän on perehdyttävä hermoverkkojen peruskäsitteisiin ja seurauksiin, joita mallissa on valtava määrä parametreja. Neuroverkot ovat luokka koneoppimismalleja, jotka ovat saaneet inspiraationsa
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLPP Deep Learning Pythonin ja PyTorchin kanssa, esittely, Johdatus syvään oppimiseen Pythonin ja Pytorchin kanssa
Mitä ylisovitus koneoppimisessa on ja miksi sitä tapahtuu?
Ylisovitus on yleinen ongelma koneoppimisessa, jossa malli toimii erittäin hyvin harjoitusdatalla, mutta ei yleisty uuteen, näkymättömään dataan. Se tapahtuu, kun mallista tulee liian monimutkainen ja se alkaa muistaa kohinaa ja poikkeavia koulutustiedoissa sen sijaan, että oppisi taustalla olevia kuvioita ja suhteita. Sisään
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet, Yli- ja alisovitusongelmat, Mallin yli- ja alisovitusongelmien ratkaiseminen - osa 2, Kokeen tarkistus