Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
W przypadku dużych zbiorów danych w uczeniu maszynowym należy wziąć pod uwagę kilka ograniczeń, aby zapewnić wydajność i skuteczność opracowywanych modeli. Ograniczenia te mogą wynikać z różnych aspektów, takich jak zasoby obliczeniowe, ograniczenia pamięci, jakość danych i złożoność modelu. Jedno z głównych ograniczeń instalowania dużych zbiorów danych
Czy zwykłą sieć neuronową można porównać do funkcji prawie 30 miliardów zmiennych?
Zwykłą sieć neuronową można rzeczywiście porównać do funkcji prawie 30 miliardów zmiennych. Aby zrozumieć to porównanie, musimy wziąć pod uwagę podstawowe pojęcia sieci neuronowych i konsekwencje posiadania ogromnej liczby parametrów w modelu. Sieci neuronowe to klasa modeli uczenia maszynowego inspirowanych przez
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch, Wprowadzenie, Wprowadzenie do głębokiego uczenia z Pythonem i Pytorchem
Czym jest nadmierne dopasowanie w uczeniu maszynowym i dlaczego występuje?
Nadmierne dopasowanie jest częstym problemem w uczeniu maszynowym, w którym model działa wyjątkowo dobrze na danych treningowych, ale nie udaje mu się uogólnić na nowe, niewidoczne dane. Występuje, gdy model staje się zbyt złożony i zaczyna zapamiętywać szum i wartości odstające w danych treningowych, zamiast uczyć się podstawowych wzorców i relacji. W