Hvad er begrænsningerne ved at arbejde med store datasæt i maskinlæring?
Når man beskæftiger sig med store datasæt i maskinlæring, er der flere begrænsninger, der skal overvejes for at sikre effektiviteten og effektiviteten af de modeller, der udvikles. Disse begrænsninger kan opstå fra forskellige aspekter såsom beregningsressourcer, hukommelsesbegrænsninger, datakvalitet og modelkompleksitet. En af de primære begrænsninger ved at installere store datasæt
Kan et almindeligt neuralt netværk sammenlignes med en funktion af næsten 30 milliarder variabler?
Et almindeligt neuralt netværk kan faktisk sammenlignes med en funktion af næsten 30 milliarder variabler. For at forstå denne sammenligning skal vi overveje de grundlæggende begreber i neurale netværk og implikationerne af at have et stort antal parametre i en model. Neurale netværk er en klasse af maskinlæringsmodeller inspireret af
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch, Introduktion, Introduktion til dyb læring med Python og Pytorch
Hvad er overfitting i maskinlæring, og hvorfor opstår det?
Overtilpasning er et almindeligt problem i maskinlæring, hvor en model klarer sig ekstremt godt på træningsdataene, men ikke formår at generalisere til nye, usete data. Det opstår, når modellen bliver for kompleks og begynder at huske støj og afvigelser i træningsdataene, i stedet for at lære de underliggende mønstre og sammenhænge. I
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Overfitting og underfitting problemer, Løsning af modellens over- og undertilpasningsproblemer - del 2, Eksamensgennemgang