Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
Kada se radi o velikim skupovima podataka u mašinskom učenju, postoji nekoliko ograničenja koja treba uzeti u obzir kako bi se osigurala efikasnost i efektivnost modela koji se razvijaju. Ova ograničenja mogu proizaći iz različitih aspekata kao što su računski resursi, memorijska ograničenja, kvalitet podataka i složenost modela. Jedno od primarnih ograničenja instaliranja velikih skupova podataka
Može li se regularna neuronska mreža uporediti sa funkcijom od skoro 30 milijardi varijabli?
Redovna neuronska mreža se zaista može uporediti sa funkcijom od skoro 30 milijardi varijabli. Da bismo razumjeli ovo poređenje, moramo razmotriti osnovne koncepte neuronskih mreža i implikacije posjedovanja velikog broja parametara u modelu. Neuronske mreže su klasa modela mašinskog učenja inspirisana
Šta je preopterećenje u mašinskom učenju i zašto do njega dolazi?
Preopterećenje je čest problem u mašinskom učenju gde model radi izuzetno dobro na podacima o obuci, ali ne uspeva da se generalizuje na nove, nevidljive podatke. Javlja se kada model postane previše složen i počne da pamti šum i izuzetke u podacima o obuci, umjesto da uči osnovne obrasce i odnose. U