როგორ ამოვიცნოთ, რომ მოდელი გადაჭარბებულია?
იმის გასაგებად, არის თუ არა მოდელი ზედმეტად მორგებული, უნდა გვესმოდეს ზედმეტი მორგების კონცეფცია და მისი გავლენა მანქანათმცოდნეობაში. გადაჭარბება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი განსაკუთრებულად კარგად მუშაობს სავარჯიშო მონაცემებზე, მაგრამ ვერ განზოგადება ახალ, უხილავ მონაცემებზე. ეს ფენომენი საზიანოა მოდელის პროგნოზირების უნარისთვის და შეიძლება გამოიწვიოს ცუდი შესრულება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, ღრმა ნერვული ქსელები და შემფასებლები
შესაძლებელია თუ არა ML-ის გამოყენება კრიპტოვალუტების მაინინგის, მაგალითად ბიტკოინის, უფრო ეფექტური გასაუმჯობესებლად?
მანქანათმცოდნეობის (ML) გამოყენება კრიპტოვალუტის მაინინგისთვის, როგორიცაა ბიტკოინის მაინინგი, უფრო ეფექტური ნამდვილად არის შესაძლებელი. ML შეიძლება გამოყენებულ იქნას მაინინგის პროცესის სხვადასხვა ასპექტის ოპტიმიზაციისთვის, რაც გამოიწვევს გაუმჯობესებულ ეფექტურობას და უფრო მაღალ მომგებიანობას. მოდით განვიხილოთ, თუ როგორ გამოვიკვლიოთ ML აპლიკაციები კრიპტო მაინინგის სხვადასხვა ეტაპების გასაუმჯობესებლად, მათ შორის ტექნიკის ოპტიმიზაცია, მაინინგ აუზი.