மாடல் அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருப்பதை எவ்வாறு அங்கீகரிப்பது?
ஒரு மாதிரி அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருக்கிறதா என்பதை அறிய, ஒருவர் மிகை பொருத்துதலின் கருத்தையும் இயந்திர கற்றலில் அதன் தாக்கங்களையும் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் சிறப்பாகச் செயல்படும் போது, புதிய, காணப்படாத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறினால் மிகை பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. இந்த நிகழ்வு மாதிரியின் முன்கணிப்பு திறனுக்கு தீங்கு விளைவிக்கும் மற்றும் மோசமான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்
கிரிப்டோ கரன்சிகளை சுரங்கமாக்குவதற்கு ML ஐப் பயன்படுத்த முடியுமா, எடுத்துக்காட்டாக பிட்காயின், மிகவும் திறமையானதா?
பிட்காயின் மைனிங் போன்ற கிரிப்டோகரன்சி மைனிங்கைச் செய்வதற்கு இயந்திர கற்றலை (எம்எல்) பயன்படுத்துவது மிகவும் திறமையானது. ML ஆனது சுரங்க செயல்முறையின் பல்வேறு அம்சங்களை மேம்படுத்த உதவுகிறது, இது மேம்பட்ட செயல்திறன் மற்றும் அதிக லாபத்திற்கு வழிவகுக்கும். ஹார்டுவேர் ஆப்டிமைசேஷன், மைனிங் பூல் உள்ளிட்ட கிரிப்டோ மைனிங்கின் பல்வேறு நிலைகளை மேம்படுத்துவதற்கு எம்.எல் பயன்பாடுகளை எப்படி ஆராய்வது என்று பார்ப்போம்.