機械学習で大規模なデータセットを扱う場合の制限は何ですか?
水曜日、24 4月2024
by ティ・トゥ・フエン・モニカ・トラン
機械学習で大規模なデータセットを扱う場合、開発中のモデルの効率と有効性を確保するために考慮する必要がある制限がいくつかあります。これらの制限は、計算リソース、メモリ制約、データ品質、モデルの複雑さなどのさまざまな側面から発生する可能性があります。大規模なデータセットをインストールする際の主な制限の 1 つ
通常のニューラル ネットワークを 30 億近くの変数の関数と比較できるでしょうか?
水曜日、13月2024
by ディミトリオス・エフスタティウ
通常のニューラル ネットワークは、確かに 30 億近くの変数の関数にたとえることができます。この比較を理解するには、ニューラル ネットワークの基本概念と、モデル内に膨大な数のパラメーターがあることの意味を深く掘り下げる必要があります。ニューラル ネットワークは、以下からインスピレーションを得た機械学習モデルのクラスです。
機械学習における過学習とは何ですか?なぜそれが起こるのでしょうか?
土曜日、05 8月2023
by EITCAアカデミー
過学習は機械学習における一般的な問題で、モデルがトレーニング データに対しては非常に優れたパフォーマンスを示しますが、新しいまだ見たことのないデータには一般化できません。 これは、モデルが複雑になりすぎて、基礎となるパターンや関係を学習する代わりに、トレーニング データ内のノイズや外れ値を記憶し始めるときに発生します。 で