Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
Při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení existuje několik omezení, která je třeba vzít v úvahu, aby byla zajištěna účinnost a efektivita vyvíjených modelů. Tato omezení mohou vyplývat z různých aspektů, jako jsou výpočetní zdroje, paměťová omezení, kvalita dat a složitost modelu. Jedno z hlavních omezení instalace velkých datových sad
Lze běžnou neuronovou síť přirovnat k funkci téměř 30 miliard proměnných?
Běžnou neuronovou síť lze skutečně přirovnat k funkci téměř 30 miliard proměnných. Abychom tomuto srovnání porozuměli, musíme zvážit základní koncepty neuronových sítí a důsledky velkého množství parametrů v modelu. Neuronové sítě jsou třídou modelů strojového učení inspirovaných
Co je přehnané vybavení ve strojovém učení a proč k němu dochází?
Overfitting je běžný problém ve strojovém učení, kde model funguje extrémně dobře na trénovacích datech, ale nedokáže zobecnit na nová, neviditelná data. Nastává, když se model stane příliš složitým a začne si pamatovat šum a odlehlé hodnoty v trénovacích datech, místo aby se učil základní vzorce a vztahy. v
- Vyšlo v Umělá inteligence, Základy TensorFlow EITC/AI/TFF, Problémy s nadměrným vybavením a nedostatečným vybavením, Řešení problémů s přesazením a nedosazením modelu - 2. část, Přehled vyšetření