मशीन लर्निंग में बड़े डेटासेट के साथ काम करने में क्या सीमाएँ हैं?
मशीन लर्निंग में बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय, विकसित किए जा रहे मॉडल की दक्षता और प्रभावशीलता सुनिश्चित करने के लिए कई सीमाएं हैं जिन पर विचार करने की आवश्यकता है। ये सीमाएँ कम्प्यूटेशनल संसाधनों, मेमोरी बाधाओं, डेटा गुणवत्ता और मॉडल जटिलता जैसे विभिन्न पहलुओं से उत्पन्न हो सकती हैं। बड़े डेटासेट स्थापित करने की प्राथमिक सीमाओं में से एक
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क्या एक नियमित तंत्रिका नेटवर्क की तुलना लगभग 30 बिलियन चर वाले फ़ंक्शन से की जा सकती है?
एक नियमित तंत्रिका नेटवर्क की तुलना वास्तव में लगभग 30 बिलियन चर वाले फ़ंक्शन से की जा सकती है। इस तुलना को समझने के लिए, हमें तंत्रिका नेटवर्क की मूलभूत अवधारणाओं और एक मॉडल में बड़ी संख्या में पैरामीटर होने के निहितार्थों को समझने की आवश्यकता है। न्यूरल नेटवर्क मशीन लर्निंग मॉडल का एक वर्ग है जो प्रेरित है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, ईआईटीसी/एआई/डीएलपीपी दीप लर्निंग विथ पायथन एंड पायट्रैक, परिचय, पायथन और पाइटोरेक के साथ गहन सीखने का परिचय
मशीन लर्निंग में ओवरफिटिंग क्या है और यह क्यों होती है?
मशीन लर्निंग में ओवरफिटिंग एक आम समस्या है जहां एक मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है लेकिन नए, अनदेखे डेटा को सामान्यीकृत करने में विफल रहता है। यह तब होता है जब मॉडल बहुत जटिल हो जाता है और अंतर्निहित पैटर्न और रिश्तों को सीखने के बजाय, प्रशिक्षण डेटा में शोर और आउटलेर को याद रखना शुरू कर देता है। में
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग की समस्या, मॉडल की ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग समस्याओं का समाधान - भाग 2, परीक्षा समीक्षा