లీనియర్ మోడల్లతో పోల్చితే డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే కొన్ని లోపాలు ఏమిటి?
బుధవారం, 02 ఆగస్టు 2023
by EITCA అకాడమీ
డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో, ముఖ్యంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ టాస్క్లలో గణనీయమైన శ్రద్ధ మరియు ప్రజాదరణ పొందాయి. అయినప్పటికీ, లీనియర్ మోడళ్లతో పోల్చినప్పుడు అవి తమ లోపాలు లేకుండా లేవని గుర్తించడం ముఖ్యం. ఈ ప్రతిస్పందనలో, మేము డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల యొక్క కొన్ని పరిమితులను మరియు ఎందుకు సరళంగా అన్వేషిస్తాము
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, యంత్ర అభ్యాసంలో మొదటి దశలు, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు మరియు ఎస్టిమేటర్లు, పరీక్ష సమీక్ష
కింద ట్యాగ్ చేయబడింది:
కృత్రిమ మేధస్సు, గణన సంక్లిష్టత, డీప్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, వివరణాత్మకత, లేబుల్ చేయబడిన డేటా, లీనియర్ మోడల్స్, ఓవర్ ఫిటింగ్, వనరుల అవసరాలు