مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت، تیار کیے جانے والے ماڈلز کی کارکردگی اور تاثیر کو یقینی بنانے کے لیے کئی حدود ہیں جن پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ حدود مختلف پہلوؤں سے پیدا ہوسکتی ہیں جیسے کمپیوٹیشنل وسائل، میموری کی رکاوٹیں، ڈیٹا کوالٹی، اور ماڈل کی پیچیدگی۔ بڑے ڈیٹا سیٹس کو انسٹال کرنے کی بنیادی حدود میں سے ایک
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, GCP BigQuery اور کھلی ڈیٹاسیٹس
کیا ایک باقاعدہ نیورل نیٹ ورک کا تقابل تقریباً 30 بلین متغیرات کے فنکشن سے کیا جا سکتا ہے؟
ایک باقاعدہ نیورل نیٹ ورک کا تقابل تقریباً 30 بلین متغیرات کے فنکشن سے کیا جا سکتا ہے۔ اس موازنہ کو سمجھنے کے لیے، ہمیں عصبی نیٹ ورکس کے بنیادی تصورات اور ماڈل میں پیرامیٹرز کی ایک بڑی تعداد رکھنے کے مضمرات کو جاننے کی ضرورت ہے۔ نیورل نیٹ ورک مشین لرننگ ماڈلز کی ایک کلاس ہیں جن سے متاثر ہیں۔
مشین لرننگ میں اوور فٹنگ کیا ہے اور یہ کیوں ہوتی ہے؟
مشین لرننگ میں اوور فٹنگ ایک عام مسئلہ ہے جہاں ایک ماڈل ٹریننگ ڈیٹا پر بہت اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے لیکن نئے، غیر دیکھے ڈیٹا کو عام کرنے میں ناکام رہتا ہے۔ یہ اس وقت ہوتا ہے جب ماڈل بہت پیچیدہ ہو جاتا ہے اور بنیادی نمونوں اور رشتوں کو سیکھنے کے بجائے تربیتی ڈیٹا میں شور اور آؤٹ لیرز کو یاد کرنا شروع کر دیتا ہے۔ میں