Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
Når man arbeider med store datasett i maskinlæring, er det flere begrensninger som må vurderes for å sikre effektiviteten og effektiviteten til modellene som utvikles. Disse begrensningene kan oppstå fra ulike aspekter som beregningsressurser, minnebegrensninger, datakvalitet og modellkompleksitet. En av de primære begrensningene ved å installere store datasett
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Fremgang i maskinlæring, GCP BigQuery og åpne datasett
Kan et vanlig nevralt nettverk sammenlignes med en funksjon av nesten 30 milliarder variabler?
Et vanlig nevralt nettverk kan faktisk sammenlignes med en funksjon av nesten 30 milliarder variabler. For å forstå denne sammenligningen, må vi fordype oss i de grunnleggende konseptene for nevrale nettverk og implikasjonene av å ha et stort antall parametere i en modell. Nevrale nettverk er en klasse med maskinlæringsmodeller inspirert av
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch, Introduksjon, Introduksjon til dyp læring med Python og Pytorch
Hva er overfitting i maskinlæring og hvorfor oppstår det?
Overtilpasning er et vanlig problem i maskinlæring der en modell yter ekstremt godt på treningsdataene, men ikke klarer å generalisere til nye, usynlige data. Det oppstår når modellen blir for kompleks og begynner å huske støy og uteliggere i treningsdataene, i stedet for å lære de underliggende mønstrene og sammenhengene. I
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemer med overmontering og underutrustning, Løse modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 2, Eksamensgjennomgang