Toplu iş boyutu, çağ ve veri kümesi boyutu tüm hiperparametreler midir?
Perşembe, 07 Mart 2024
by Jose' da Cruz
Toplu iş boyutu, dönem ve veri kümesi boyutu gerçekten de makine öğreniminde çok önemli unsurlardır ve genellikle hiper parametreler olarak adlandırılır. Bu kavramı anlamak için her terimi ayrı ayrı ele alalım. Toplu iş boyutu: Toplu iş boyutu, eğitim sırasında modelin ağırlıkları güncellenmeden önce işlenen örneklerin sayısını tanımlayan bir hiper parametredir. Çalışıyor
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Makine öğreniminin 7 adımı
Tagged under:
Yapay Zeka, Parti boyutu, Veri Kümesi Boyutu, Dönem, Hiperparametreler, Makine öğrenme
Veri kümesi büyükse daha az değerlendirmeye ihtiyaç duyulur, bu da veri kümesinin boyutunun artmasıyla değerlendirme için kullanılan veri kümesinin oranının azaltılabileceği anlamına mı gelir?
Cumartesi 11 Kasım 2023
by Hema Günasekaran
Makine öğrenimi alanında veri kümesinin boyutu değerlendirme sürecinde çok önemli bir rol oynar. Veri kümesi boyutu ile değerlendirme gereksinimleri arasındaki ilişki karmaşıktır ve çeşitli faktörlere bağlıdır. Bununla birlikte, veri kümesi boyutu arttıkça değerlendirme için kullanılan veri kümesinin fraksiyonunun artırılabileceği genel olarak doğrudur.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde ilk adımlar, Derin sinir ağları ve tahmin ediciler
Tagged under:
Yapay Zeka, Veri Kümesi Boyutu, Değerlendirme, Genelleme, Makine öğrenme, Aşırı uyum gösterme