Ovatko eräkoko, aikakausi ja tietojoukon koko kaikki hyperparametreja?
Torstaina 07 maaliskuuta 2024
by José da Cruz
Eräkoko, aikakausi ja tietojoukon koko ovat todellakin tärkeitä näkökohtia koneoppimisessa, ja niitä kutsutaan yleisesti hyperparametreiksi. Ymmärtääksemme tämän käsitteen, syvennytään jokaiseen termiin erikseen. Erän koko: Erän koko on hyperparametri, joka määrittää käsiteltyjen näytteiden määrän ennen kuin mallin painot päivitetään harjoituksen aikana. Se pelaa
Pitääkö paikkansa, että jos aineisto on suuri, tarvitsee vähemmän arviointia, mikä tarkoittaa, että arvioinnissa käytettävän aineiston osaa voidaan pienentää aineiston koon kasvaessa?
Lauantai, 11 marraskuu 2023
by Hema Gunasekaran
Koneoppimisen alalla tietojoukon koolla on ratkaiseva rooli arviointiprosessissa. Tietojoukon koon ja arviointivaatimusten välinen suhde on monimutkainen ja riippuu useista tekijöistä. Yleensä on kuitenkin totta, että tietojoukon koon kasvaessa arvioinnissa käytettävä aineiston osuus voi olla