ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਕਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਚਾਰੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ, ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਜਟਿਲਤਾ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੋਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹਨ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਰੌਲੇ ਅਤੇ ਬਾਹਰਲੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਚ