Како препознати да је модел превише опремљен?
Да бисмо препознали да ли је модел преоптерећен, мора се разумети концепт преоптерећења и његове импликације у машинском учењу. Претеривање се дешава када модел ради изузетно добро на подацима о обуци, али не успе да се генерализује на нове, невидљиве податке. Ова појава је штетна за предиктивну способност модела и може довести до лоших перформанси
Да ли је могуће користити МЛ да би рударење криптовалута, на пример биткоина, постало ефикасније?
Коришћење машинског учења (МЛ) да би рударење криптовалута, као што је рударење биткоина, постало ефикасније, заиста је могуће. МЛ се може искористити за оптимизацију различитих аспеката процеса рударења, што доводи до побољшане ефикасности и веће профитабилности. Хајде да размотримо како да истражимо МЛ апликације за побољшање различитих фаза крипто рударења, укључујући оптимизацију хардвера, рударски базен