Bu modelin gereğinden fazla takıldığını nasıl anlayabiliriz?
Bir modelin gereğinden fazla uyum sağlayıp sağlamadığını anlamak için aşırı uyum kavramını ve bunun makine öğrenimindeki sonuçlarını anlamak gerekir. Aşırı uyum, bir modelin eğitim verileri üzerinde son derece iyi performans göstermesi ancak yeni, görünmeyen verilere genelleme yapmaması durumunda ortaya çıkar. Bu olgu, modelin tahmin etme becerisine zarar verir ve performansın düşmesine neden olabilir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Derin sinir ağları ve tahmin ediciler
Kripto para madenciliğini, örneğin Bitcoin'i daha verimli hale getirmek için ML'yi kullanmak mümkün müdür?
Bitcoin madenciliği gibi kripto para madenciliğini daha verimli hale getirmek için makine öğrenimini (ML) kullanmak gerçekten mümkün. Madencilik sürecinin çeşitli yönlerini optimize etmek için ML'den yararlanılabilir, bu da verimliliğin artmasına ve karlılığın artmasına yol açar. Donanım optimizasyonu, madencilik havuzu da dahil olmak üzere kripto madenciliğinin farklı aşamalarını geliştirmek için makine öğrenimi uygulamalarını nasıl keşfedeceğimizi düşünelim.