«Все впечатляющие достижения глубокого обучения сводятся к подгонке оптимизации». Жемчужина Иудеи Машинное обучение в его наиболее упрощенной форме иногда называют прославленной подгонкой оптимизации. В некотором смысле это правда. Модели машинного обучения обычно основаны на принципах конвергенции; подгонка данных к модели. Приведет ли этот подход к ОИИ, все еще остается спорным вопросом. Однако на данный момент наилучшим решением являются глубокие нейронные сети, и они используют методы оптимизации для достижения цели...

Оптимизация моделей машинного обучения - это важный этап в разработке и развертывании систем и приложений, основанных на искусственном интеллекте. В этой статье мы рассмотрим детали и секреты оптимизации моделей машинного обучения. Зачем нужна оптимизация моделей машинного обучения? Модели машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети, могут быть очень ресурсоемкими и медленными в работе. Оптимизация моделей позволяет улучшить их производительность, снизить потребление ресурсов (памяти и вычислительной мощности) и сделать их более пригодными для использования в реальных приложениях...