Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
Маючы справу з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні, ёсць некалькі абмежаванняў, якія неабходна ўлічваць, каб забяспечыць эфектыўнасць і дзейснасць мадэляў, якія распрацоўваюцца. Гэтыя абмежаванні могуць узнікаць з розных аспектаў, такіх як вылічальныя рэсурсы, абмежаванні памяці, якасць даных і складанасць мадэлі. Адно з асноўных абмежаванняў усталявання вялікіх набораў даных
Ці можна параўнаць звычайную нейронавую сетку з функцыяй амаль 30 мільярдаў зменных?
Звычайную нейронавую сетку сапраўды можна параўнаць з функцыяй амаль 30 мільярдаў зменных. Каб зразумець гэта параўнанне, нам трэба паглыбіцца ў фундаментальныя канцэпцыі нейронавых сетак і наступствы наяўнасці вялікай колькасці параметраў у мадэлі. Нейронавыя сеткі - гэта клас мадэляў машыннага навучання, натхнёны
Што такое пераабсталяванне ў машынным навучанні і чаму гэта адбываецца?
Пераабсталяванне з'яўляецца распаўсюджанай праблемай у машынным навучанні, калі мадэль вельмі добра працуе з навучальнымі данымі, але не можа абагульніць новыя, нябачныя даныя. Гэта адбываецца, калі мадэль становіцца занадта складанай і пачынае запамінаць шум і выкіды ў вучэбных дадзеных, замест таго, каб вывучаць асноўныя шаблоны і адносіны. У