Welche Einschränkungen gibt es bei der Arbeit mit großen Datensätzen beim maschinellen Lernen?
Beim Umgang mit großen Datensätzen beim maschinellen Lernen müssen mehrere Einschränkungen berücksichtigt werden, um die Effizienz und Effektivität der entwickelten Modelle sicherzustellen. Diese Einschränkungen können aus verschiedenen Aspekten wie Rechenressourcen, Speicherbeschränkungen, Datenqualität und Modellkomplexität resultieren. Eine der Haupteinschränkungen bei der Installation großer Datensätze
Kann ein reguläres neuronales Netzwerk mit einer Funktion von fast 30 Milliarden Variablen verglichen werden?
Ein reguläres neuronales Netzwerk kann tatsächlich mit einer Funktion von fast 30 Milliarden Variablen verglichen werden. Um diesen Vergleich zu verstehen, müssen wir uns mit den grundlegenden Konzepten neuronaler Netze und den Auswirkungen einer großen Anzahl von Parametern in einem Modell befassen. Neuronale Netze sind eine Klasse von Modellen für maschinelles Lernen, die davon inspiriert sind
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLPP Deep Learning mit Python und PyTorch, Einleitung, Einführung in das Deep Learning mit Python und Pytorch
Was ist Überanpassung beim maschinellen Lernen und warum tritt sie auf?
Überanpassung ist ein häufiges Problem beim maschinellen Lernen, bei dem ein Modell bei den Trainingsdaten eine hervorragende Leistung erbringt, sich jedoch nicht auf neue, unbekannte Daten übertragen lässt. Dies geschieht, wenn das Modell zu komplex wird und beginnt, sich das Rauschen und die Ausreißer in den Trainingsdaten zu merken, anstatt die zugrunde liegenden Muster und Beziehungen zu lernen. In