মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?

মেশিন লার্নিংয়ে বৃহৎ ডেটাসেট নিয়ে কাজ করার সময়, তৈরি করা মডেলগুলির দক্ষতা এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করার জন্য বেশ কিছু সীমাবদ্ধতা বিবেচনা করা প্রয়োজন। এই সীমাবদ্ধতাগুলি বিভিন্ন দিক থেকে দেখা দিতে পারে যেমন কম্পিউটেশনাল রিসোর্স, মেমরির সীমাবদ্ধতা, ডেটা গুণমান এবং মডেল জটিলতা। বড় ডেটাসেট ইনস্টল করার প্রাথমিক সীমাবদ্ধতাগুলির মধ্যে একটি

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

একটি নিয়মিত নিউরাল নেটওয়ার্ককে কি প্রায় 30 বিলিয়ন ভেরিয়েবলের একটি ফাংশনের সাথে তুলনা করা যেতে পারে?

একটি নিয়মিত নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রকৃতপক্ষে প্রায় 30 বিলিয়ন ভেরিয়েবলের একটি ফাংশনের সাথে তুলনা করা যেতে পারে। এই তুলনা বোঝার জন্য, আমাদের নিউরাল নেটওয়ার্কের মৌলিক ধারণা এবং একটি মডেলে বিপুল সংখ্যক পরামিতি থাকার প্রভাব বিবেচনা করতে হবে। নিউরাল নেটওয়ার্ক হল মেশিন লার্নিং মডেলের একটি ক্লাস যা দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,

মেশিন লার্নিংয়ে ওভারফিটিং কী এবং কেন এটি ঘটে?

ওভারফিটিং মেশিন লার্নিং-এ একটি সাধারণ সমস্যা যেখানে একটি মডেল প্রশিক্ষণের ডেটাতে অত্যন্ত ভাল পারফর্ম করে কিন্তু নতুন, অদেখা ডেটাতে সাধারণীকরণ করতে ব্যর্থ হয়। এটি ঘটে যখন মডেলটি খুব জটিল হয়ে যায় এবং অন্তর্নিহিত নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি শেখার পরিবর্তে প্রশিক্ষণের ডেটাতে আওয়াজ এবং আউটলায়ারগুলি মুখস্ত করতে শুরু করে৷ ভিতরে

এর অধীনে ট্যাগ করা: , , , , ,