Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
Khi xử lý các tập dữ liệu lớn trong học máy, có một số hạn chế cần được xem xét để đảm bảo hiệu suất và hiệu quả của các mô hình đang được phát triển. Những hạn chế này có thể phát sinh từ nhiều khía cạnh khác nhau như tài nguyên tính toán, hạn chế về bộ nhớ, chất lượng dữ liệu và độ phức tạp của mô hình. Một trong những hạn chế chính của việc cài đặt bộ dữ liệu lớn
Liệu một mạng lưới thần kinh thông thường có thể được so sánh với một hàm gần 30 tỷ biến không?
Một mạng lưới thần kinh thông thường thực sự có thể được so sánh với một hàm gồm gần 30 tỷ biến. Để hiểu sự so sánh này, chúng ta cần đi sâu vào các khái niệm cơ bản của mạng lưới thần kinh và ý nghĩa của việc có một số lượng lớn các tham số trong một mô hình. Mạng lưới thần kinh là một lớp mô hình học máy lấy cảm hứng từ
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLPP với Python và PyTorch, Giới thiệu, Giới thiệu về học sâu với Python và Pytorch
Quá khớp trong học máy là gì và tại sao nó lại xảy ra?
Trang bị quá mức là một vấn đề phổ biến trong học máy khi một mô hình hoạt động cực kỳ tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng không thể khái quát hóa thành dữ liệu mới, chưa nhìn thấy. Nó xảy ra khi mô hình trở nên quá phức tạp và bắt đầu ghi nhớ các nhiễu và giá trị ngoại lệ trong dữ liệu huấn luyện, thay vì tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ cơ bản. TRONG
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Các nguyên tắc cơ bản về EITC/AI/TFF TensorFlow, Vấn đề trang bị quá mức và thiếu trang bị, Giải quyết vấn đề overfitting và underfitting của người mẫu - phần 2, ôn thi