В современном мире объемы данных растут с каждым днем, и это создает как новые возможности, так и новые вызовы для машинного обучения. Работа с большими объемами данных требует специфических подходов и решений для решения различных проблем. В этой статье мы рассмотрим основные вызовы и проблемы при работе с большими объемами данных в машинном обучении. 1. Нехватка вычислительных ресурсов Один из основных вызовов при работе с большими объемами данных - это нехватка вычислительных ресурсов. Обучение моделей на больших наборах данных требует больших вычислительных мощностей и памяти...

✅1. Что является началом процесса машинного обучения? Тип ответа: Одиночный выбор ❕получить данные создание модели переподготовка данных ✅2. Что такое каппа-архитектура? Тип ответа: Одиночный выбор ❕архитектура, в которой можно выполнять как обработку в реальном времени, так и пакетную обработку архитектура, которая объединяет потоковую обработку данных в режиме реального времени с результатами пакетной аналитики архитектура, которая работает в многопоточности ✅3. Какая зависимость изображена на картинке? Тип ответа: Одиночный выбор прямая ❕линейная полиномиальная ✅4...