محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
هنگام برخورد با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین، محدودیت های متعددی وجود دارد که باید برای اطمینان از کارایی و اثربخشی مدل های در حال توسعه در نظر گرفته شود. این محدودیت ها می توانند از جنبه های مختلفی مانند منابع محاسباتی، محدودیت های حافظه، کیفیت داده ها و پیچیدگی مدل ناشی شوند. یکی از محدودیت های اصلی نصب مجموعه داده های بزرگ
آیا یک شبکه عصبی معمولی را می توان با تابعی از نزدیک به 30 میلیارد متغیر مقایسه کرد؟
یک شبکه عصبی معمولی را می توان با تابعی از نزدیک به 30 میلیارد متغیر مقایسه کرد. برای درک این مقایسه، باید مفاهیم اساسی شبکه های عصبی و پیامدهای داشتن تعداد زیادی پارامتر در یک مدل را در نظر بگیریم. شبکه‌های عصبی دسته‌ای از مدل‌های یادگیری ماشین هستند که از آن الهام گرفته شده‌اند
بیش از حد در یادگیری ماشین چیست و چرا رخ می دهد؟
تطبیق بیش از حد یک مشکل رایج در یادگیری ماشینی است که در آن یک مدل در داده‌های آموزشی بسیار خوب عمل می‌کند اما نمی‌تواند به داده‌های جدید و دیده نشده تعمیم یابد. زمانی اتفاق می‌افتد که مدل بیش از حد پیچیده می‌شود و به جای یادگیری الگوها و روابط زیربنایی، شروع به به خاطر سپردن نویز و موارد پرت در داده‌های آموزشی می‌کند. که در