Hogyan lehet felismerni, hogy a modell túl van szerelve?
Ahhoz, hogy felismerjük, ha egy modell túlillesztett, meg kell értenünk a túlillesztés fogalmát és annak a gépi tanulásban betöltött következményeit. Túlillesztésről akkor beszélünk, ha egy modell kivételesen jól teljesít a betanítási adatokon, de nem tud általánosítani új, nem látott adatokra. Ez a jelenség rontja a modell előrejelző képességét, és gyenge teljesítményhez vezethet
Használható-e az ML a kriptovaluták, például a Bitcoin bányászatának hatékonyabbá tételére?
A gépi tanulás (ML) használata a kriptovaluta bányászat, például a Bitcoin bányászat hatékonyabbá tételére valóban lehetséges. Az ML kihasználható a bányászati folyamat különböző aspektusainak optimalizálására, ami jobb hatékonyságot és magasabb jövedelmezőséget eredményez. Nézzük meg, hogyan lehet felfedezni az ML-alkalmazásokat a kriptobányászat különböző szakaszainak javítására, beleértve a hardveroptimalizálást, a bányászati készletet