מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
כאשר עוסקים במערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה, ישנן מספר מגבלות שצריך לקחת בחשבון כדי להבטיח את היעילות והאפקטיביות של המודלים המפותחים. מגבלות אלו יכולות לנבוע מהיבטים שונים כגון משאבי חישוב, אילוצי זיכרון, איכות הנתונים ומורכבות המודל. אחת המגבלות העיקריות של התקנת מערכי נתונים גדולים
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, התקדמות בלימוד מכונה, GCP BigQuery וערכות נתונים פתוחות
האם ניתן להשוות רשת עצבית רגילה לפונקציה של כמעט 30 מיליארד משתנים?
אכן ניתן להשוות רשת עצבית רגילה לפונקציה של כמעט 30 מיליארד משתנים. כדי להבין השוואה זו, עלינו לשקול את המושגים הבסיסיים של רשתות עצביות ואת ההשלכות של קיום מספר עצום של פרמטרים במודל. רשתות עצביות הן סוג של מודלים של למידת מכונה בהשראת ה
מהי התאמת יתר בלמידת מכונה ומדוע היא מתרחשת?
התאמת יתר היא בעיה נפוצה בלמידת מכונה שבה מודל מתפקד טוב מאוד בנתוני האימון אך אינו מצליח להכליל לנתונים חדשים שלא נראים. זה מתרחש כאשר המודל הופך מורכב מדי ומתחיל לשנן את הרעש והחריגים בנתוני האימון, במקום ללמוד את הדפוסים והיחסים הבסיסיים. ב