Come riconoscere che il modello è sovradimensionato?
Per riconoscere se un modello è sovraadattato, è necessario comprendere il concetto di overfitting e le sue implicazioni nell'apprendimento automatico. L'overfitting si verifica quando un modello funziona eccezionalmente bene sui dati di addestramento ma non riesce a generalizzare a dati nuovi e invisibili. Questo fenomeno è dannoso per la capacità predittiva del modello e può portare a scarse prestazioni
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Reti neurali profonde e stimatori
È possibile utilizzare il machine learning per rendere più efficiente il mining di criptovalute, ad esempio Bitcoin?
È infatti possibile utilizzare l’apprendimento automatico (ML) per rendere più efficiente il mining di criptovalute, come il mining di Bitcoin. Il ML può essere sfruttato per ottimizzare vari aspetti del processo di mining, portando a una migliore efficienza e a una maggiore redditività. Consideriamo come esplorare le applicazioni ML per migliorare le diverse fasi del mining di criptovalute, inclusa l'ottimizzazione dell'hardware e il pool di mining