Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
Када се ради о великим скуповима података у машинском учењу, постоји неколико ограничења која треба узети у обзир да би се обезбедила ефикасност и ефективност модела који се развијају. Ова ограничења могу настати из различитих аспеката као што су рачунарски ресурси, меморијска ограничења, квалитет података и сложеност модела. Једно од примарних ограничења инсталирања великих скупова података
Може ли се редовна неуронска мрежа упоредити са функцијом од скоро 30 милијарди варијабли?
Редовна неуронска мрежа се заиста може упоредити са функцијом од скоро 30 милијарди варијабли. Да бисмо разумели ово поређење, морамо да продремо у основне концепте неуронских мрежа и импликације поседовања огромног броја параметара у моделу. Неуронске мреже су класа модела машинског учења инспирисаних
Шта је преоптерећење у машинском учењу и зашто до њега долази?
Преоптерећење је уобичајен проблем у машинском учењу где модел ради изузетно добро на подацима о обуци, али не успева да се генерализује на нове, невидљиве податке. То се дешава када модел постане превише сложен и почне да памти шум и изузетке у подацима о обуци, уместо да учи основне обрасце и односе. Ин