อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
เมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning มีข้อจำกัดหลายประการที่ต้องพิจารณาเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลที่กำลังพัฒนามีประสิทธิภาพและประสิทธิผล ข้อจำกัดเหล่านี้อาจเกิดขึ้นได้จากหลายแง่มุม เช่น ทรัพยากรการคำนวณ ข้อจำกัดของหน่วยความจำ คุณภาพของข้อมูล และความซับซ้อนของโมเดล หนึ่งในข้อจำกัดหลักของการติดตั้งชุดข้อมูลขนาดใหญ่
โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถนำมาเปรียบเทียบกับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัวได้หรือไม่?
โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถเปรียบเทียบได้กับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัว เพื่อให้เข้าใจการเปรียบเทียบนี้ เราต้องพิจารณาแนวคิดพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม และผลกระทบของการมีพารามิเตอร์จำนวนมากในแบบจำลอง โครงข่ายประสาทเทียมเป็นคลาสของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก
การเรียนรู้ของเครื่องมากเกินไปคืออะไรและเหตุใดจึงเกิดขึ้น
การโอเวอร์ฟิตติ้งเป็นปัญหาที่พบบ่อยในการเรียนรู้ของเครื่อง โดยที่โมเดลทำงานได้ดีมากกับข้อมูลการฝึก แต่ไม่สามารถสรุปเป็นข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ เกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองซับซ้อนเกินไปและเริ่มจดจำสัญญาณรบกวนและค่าผิดปกติในข้อมูลการฝึกอบรม แทนที่จะเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์พื้นฐาน ใน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, ปัญหาการติดตั้งมากเกินไปและไม่เหมาะสม, การแก้ปัญหา overfitting และ underfitting ของโมเดล - ตอนที่ 2, ทบทวนข้อสอบ