머신러닝에서 대규모 데이터 세트를 작업할 때 제한 사항은 무엇입니까?
수요일, 24 April 2024 by 모니카 트랜
기계 학습에서 대규모 데이터 세트를 처리할 때 개발 중인 모델의 효율성과 효과를 보장하기 위해 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 이러한 제한은 계산 리소스, 메모리 제약, 데이터 품질 및 모델 복잡성과 같은 다양한 측면에서 발생할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트 설치의 주요 제한 사항 중 하나
일반 신경망을 거의 30억 개의 변수로 구성된 함수와 비교할 수 있습니까?
수요일, 13 3 월 2024 by 디미트리오스 에프스타티오우
일반 신경망은 실제로 거의 30억 개의 변수로 구성된 함수에 비유될 수 있습니다. 이러한 비교를 이해하려면 신경망의 기본 개념과 모델에 수많은 매개변수가 있다는 의미를 고려해야 합니다. 신경망은 다음에서 영감을 얻은 기계 학습 모델 클래스입니다.
기계 학습에서 과적합이란 무엇이며 왜 발생합니까?
토요일, 05 8 월 2023 by EITCA 아카데미
과적합은 모델이 교육 데이터에서 매우 잘 수행되지만 보이지 않는 새로운 데이터로 일반화되지 않는 기계 학습의 일반적인 문제입니다. 모델이 너무 복잡해지고 기본 패턴과 관계를 학습하는 대신 훈련 데이터의 노이즈와 이상값을 기억하기 시작할 때 발생합니다. ~ 안에