தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு அனைத்தும் மிகை அளவுருக்களா?
தொகுதி அளவு, சகாப்தம் மற்றும் தரவுத்தொகுப்பு அளவு ஆகியவை இயந்திரக் கற்றலில் உண்மையில் முக்கியமான அம்சங்களாகும், மேலும் அவை பொதுவாக ஹைப்பர் பாராமீட்டர்கள் என குறிப்பிடப்படுகின்றன. இந்த கருத்தை புரிந்து கொள்ள, ஒவ்வொரு சொல்லையும் தனித்தனியாக ஆராய்வோம். தொகுதி அளவு: பயிற்சியின் போது மாதிரியின் எடைகள் புதுப்பிக்கப்படுவதற்கு முன் செயலாக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையை வரையறுக்கும் ஒரு ஹைப்பர் பாராமீட்டர் என்பது தொகுதி அளவு. அது விளையாடுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், இயந்திர கற்றலின் 7 படிகள்
தரவுத்தொகுப்பு பெரியதாக இருந்தால், ஒருவருக்கு குறைவான மதிப்பீடு தேவை, அதாவது மதிப்பீட்டிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் பகுதியை தரவுத்தொகுப்பின் அளவு அதிகரிப்பதன் மூலம் குறைக்க முடியும் என்பது சரியானதா?
இயந்திர கற்றல் துறையில், தரவுத்தொகுப்பின் அளவு மதிப்பீட்டு செயல்பாட்டில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. தரவுத்தொகுப்பு அளவு மற்றும் மதிப்பீட்டுத் தேவைகளுக்கு இடையிலான உறவு சிக்கலானது மற்றும் பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்தது. இருப்பினும், தரவுத்தொகுப்பின் அளவு அதிகரிக்கும் போது, மதிப்பீட்டிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுத்தொகுப்பின் பகுதியானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள்