मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग व्यवहार गर्दा, त्यहाँ धेरै सीमितताहरू छन् जुन विकास भइरहेको मोडेलहरूको दक्षता र प्रभावकारिता सुनिश्चित गर्न विचार गर्न आवश्यक छ। यी सीमाहरू विभिन्न पक्षहरूबाट उत्पन्न हुन सक्छन् जस्तै कम्प्युटेसनल स्रोतहरू, मेमोरी अवरोधहरू, डेटा गुणस्तर, र मोडेल जटिलता। ठूला डेटासेटहरू स्थापना गर्ने प्राथमिक सीमाहरू मध्ये एक
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, GCP BigQuery र खुला डाटासेटहरू
के एक नियमित न्यूरल नेटवर्क लगभग 30 बिलियन चर को कार्य संग तुलना गर्न सकिन्छ?
एक नियमित न्यूरल नेटवर्क वास्तवमा लगभग 30 बिलियन चर को कार्य संग तुलना गर्न सकिन्छ। यो तुलना बुझ्नको लागि, हामीले तंत्रिका सञ्जालहरूको आधारभूत अवधारणाहरू र मोडेलमा ठूलो संख्यामा प्यारामिटरहरू हुनुको प्रभावहरूमा जान आवश्यक छ। तंत्रिका सञ्जालहरू प्रेरित मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको वर्ग हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
मेसिन लर्निङमा ओभरफिटिंग भनेको के हो र यो किन हुन्छ?
ओभरफिटिंग मेसिन लर्निङमा एक सामान्य समस्या हो जहाँ मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा धेरै राम्रो प्रदर्शन गर्छ तर नयाँ, नदेखिने डेटामा सामान्यीकरण गर्न असफल हुन्छ। यो तब हुन्छ जब मोडेल धेरै जटिल हुन्छ र अन्तर्निहित ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू सिक्नुको सट्टा तालिम डेटामा आवाज र आउटलियरहरू याद गर्न थाल्छ। मा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, ओवरफिटिंग र अंडरफिटि problems समस्याहरू, मोडेलको ओभरफिटिंग र कम फिटिंग समस्याहरू समाधान गर्दै - भाग १, परीक्षा समीक्षा