Kaip atpažinti, kad modelis permontuotas?
Ketvirtadienis rugsėjis 07 2023
by Przemysławas Augustyniakas
Norint atpažinti, ar modelis yra per daug pritaikytas, reikia suprasti per didelio pritaikymo sąvoką ir jos pasekmes mašininiam mokymuisi. Per didelis pritaikymas įvyksta, kai modelis ypač gerai veikia pagal mokymo duomenis, bet nesugeba apibendrinti iki naujų, nematytų duomenų. Šis reiškinys kenkia modelio nuspėjamumui ir gali lemti prastą veikimą
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Gilūs neuroniniai tinklai ir įverčiai
Tagged pagal:
Dirbtinis intelektas, Gilus mokymasis, Mašininis mokymasis, Neuroniniai tinklai, Perteklinis, Reguliavimas
Ar galima naudoti ML, kad kriptovaliutų, pavyzdžiui, Bitcoin, kasimas būtų efektyvesnis?
Pirmadienis, 04 Rugsėjo 2023
by Przemysławas Augustyniakas
Naudojant mašininį mokymąsi (ML) kriptovaliutų gavybai, pvz., Bitcoin kasybai, iš tiesų įmanoma efektyviau. ML gali būti panaudotas siekiant optimizuoti įvairius kasybos proceso aspektus, todėl padidėja efektyvumas ir didesnis pelningumas. Apsvarstykime, kaip ištirti ML programas, siekiant pagerinti įvairius kriptovaliutų gavybos etapus, įskaitant aparatinės įrangos optimizavimą, kasybos telkinį