Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle uğraşırken, geliştirilmekte olan modellerin verimliliğini ve etkililiğini sağlamak için dikkate alınması gereken çeşitli sınırlamalar vardır. Bu sınırlamalar, hesaplama kaynakları, bellek kısıtlamaları, veri kalitesi ve model karmaşıklığı gibi çeşitli yönlerden kaynaklanabilir. Büyük veri kümelerinin kurulumunun başlıca sınırlamalarından biri
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde İlerleme, GCP BigQuery ve açık veri kümeleri
Düzenli bir sinir ağı, yaklaşık 30 milyar değişkenin bir fonksiyonuyla karşılaştırılabilir mi?
Düzenli bir sinir ağı aslında yaklaşık 30 milyar değişkenden oluşan bir fonksiyonla karşılaştırılabilir. Bu karşılaştırmayı anlamak için sinir ağlarının temel kavramlarını ve bir modelde çok sayıda parametreye sahip olmanın sonuçlarını derinlemesine incelememiz gerekiyor. Sinir ağları, ilham alan bir makine öğrenme modelleri sınıfıdır.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme, Giriş, Python ve Pytorch ile derin öğrenmeye giriş
Makine öğreniminde aşırı uyum nedir ve neden oluşur?
Aşırı uydurma, bir modelin eğitim verilerinde son derece iyi performans gösterdiği ancak yeni, görünmeyen verilere genelleştiremediği makine öğreniminde yaygın bir sorundur. Model çok karmaşık hale geldiğinde ve altta yatan kalıpları ve ilişkileri öğrenmek yerine eğitim verilerindeki gürültüyü ve aykırı değerleri ezberlemeye başladığında ortaya çıkar. İçinde
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, Aşırı uyum ve yetersiz uyum sorunları, Modelin fazla uydurma ve yetersiz uydurma problemlerini çözme - 2. bölüm, Sınav incelemesi