మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, అభివృద్ధి చేయబడుతున్న మోడల్ల సామర్థ్యం మరియు ప్రభావాన్ని నిర్ధారించడానికి అనేక పరిమితులను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ఈ పరిమితులు గణన వనరులు, మెమరీ పరిమితులు, డేటా నాణ్యత మరియు మోడల్ సంక్లిష్టత వంటి వివిధ అంశాల నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి. పెద్ద డేటాసెట్లను ఇన్స్టాల్ చేయడంలో ప్రాథమిక పరిమితుల్లో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
ఒక సాధారణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను దాదాపు 30 బిలియన్ వేరియబుల్స్ ఫంక్షన్తో పోల్చవచ్చా?
ఒక సాధారణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ని నిజానికి దాదాపు 30 బిలియన్ వేరియబుల్స్ ఫంక్షన్తో పోల్చవచ్చు. ఈ పోలికను అర్థం చేసుకోవడానికి, మేము న్యూరల్ నెట్వర్క్ల యొక్క ప్రాథమిక భావనలను మరియు మోడల్లో అధిక సంఖ్యలో పారామితులను కలిగి ఉండటం వల్ల కలిగే చిక్కులను లోతుగా పరిశోధించాలి. న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ప్రేరణ పొందిన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల తరగతి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్, పరిచయం, పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో లోతైన అభ్యాసానికి పరిచయం
మెషిన్ లెర్నింగ్లో ఓవర్ ఫిట్టింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు అది ఎందుకు జరుగుతుంది?
మెషీన్ లెర్నింగ్లో ఓవర్ఫిట్టింగ్ అనేది ఒక సాధారణ సమస్య, ఇక్కడ మోడల్ శిక్షణ డేటాపై చాలా బాగా పని చేస్తుంది కానీ కొత్త, కనిపించని డేటాకు సాధారణీకరించడంలో విఫలమవుతుంది. మోడల్ చాలా క్లిష్టంగా మారినప్పుడు మరియు అంతర్లీన నమూనాలు మరియు సంబంధాలను నేర్చుకునే బదులు శిక్షణ డేటాలోని శబ్దం మరియు అవుట్లియర్లను గుర్తుంచుకోవడం ప్రారంభించినప్పుడు ఇది సంభవిస్తుంది. లో
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/TFF టెన్సార్ ఫ్లో ఫండమెంటల్స్, ఓవర్ ఫిటింగ్ మరియు అండర్ ఫిటింగ్ సమస్యలు, మోడల్ యొక్క ఓవర్ ఫిట్టింగ్ మరియు అండర్ ఫిట్టింగ్ సమస్యలను పరిష్కరించడం - పార్ట్ 2, పరీక్ష సమీక్ష