რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას, არსებობს რამდენიმე შეზღუდვა, რომელიც გასათვალისწინებელია შემუშავებული მოდელების ეფექტურობისა და ეფექტურობის უზრუნველსაყოფად. ეს შეზღუდვები შეიძლება წარმოიშვას სხვადასხვა ასპექტებიდან, როგორიცაა გამოთვლითი რესურსები, მეხსიერების შეზღუდვები, მონაცემთა ხარისხი და მოდელის სირთულე. დიდი მონაცემთა ნაკრების დაყენების ერთ-ერთი მთავარი შეზღუდვა
შეიძლება თუ არა ჩვეულებრივი ნერვული ქსელის შედარება თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციასთან?
ჩვეულებრივი ნერვული ქსელი მართლაც შეიძლება შევადაროთ თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციას. ამ შედარების გასაგებად, ჩვენ უნდა გავითვალისწინოთ ნერვული ქსელების ფუნდამენტური ცნებები და მოდელში დიდი რაოდენობის პარამეტრების არსებობის შედეგები. ნერვული ქსელები არის მანქანათმცოდნეობის მოდელების კლასი, რომელიც შთაგონებულია
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, შესავალი, ღრმა სწავლის შესავალი Python- სა და Pytorch- თან
რა არის ჭარბი მორგება მანქანათმცოდნეობაში და რატომ ხდება ეს?
ზედმეტად მორგება ჩვეულებრივი პრობლემაა მანქანურ სწავლებაში, სადაც მოდელი ძალიან კარგად მუშაობს სასწავლო მონაცემებზე, მაგრამ ვერ განზოგადება ახალ, უხილავ მონაცემებზე. ეს ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი ზედმეტად რთული ხდება და იწყებს ტრენინგის მონაცემებში ხმაურისა და შორეულობის დამახსოვრებას, იმის ნაცვლად, რომ ისწავლოს ძირითადი შაბლონები და ურთიერთობები. In
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/TFF TensorFlow საფუძვლები, გადატვირთვისა და არასაკმარისი პრობლემების პრობლემა, მოდელის ზედმეტად მორგების და დაქვემდებარების პრობლემების გადაჭრა - ნაწილი 2, გამოცდის მიმოხილვა