అండర్ఫిట్టింగ్ అనే కాన్సెప్ట్ను వివరించండి మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లలో ఇది ఎందుకు జరుగుతుందో వివరించండి.
శనివారం, 05 ఆగస్టు 2023
by EITCA అకాడమీ
అండర్ ఫిట్టింగ్ అనేది డేటాలో ఉన్న అంతర్లీన నమూనాలు మరియు సంబంధాలను సంగ్రహించడంలో మోడల్ విఫలమైనప్పుడు మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లలో సంభవించే ఒక దృగ్విషయం. ఇది అధిక పక్షపాతం మరియు తక్కువ వ్యత్యాసాన్ని కలిగి ఉంటుంది, దీని ఫలితంగా డేటా యొక్క సంక్లిష్టతను ఖచ్చితంగా సూచించడానికి చాలా సులభమైన మోడల్ ఉంటుంది. ఈ వివరణలో, మేము చేస్తాము
- 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 1, పరీక్ష సమీక్ష
కింద ట్యాగ్ చేయబడింది:
కృత్రిమ మేధస్సు, బయాస్, సంక్లిష్టత, లీనియర్ మోడల్స్, యంత్ర అభ్యాస, రెగ్యులరైజేషన్, అండర్ ఫిటింగ్, అంతర్భేధం
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