Comment reconnaître qu’un modèle est suréquipé ?
Pour reconnaître si un modèle est surajusté, il faut comprendre le concept de surajustement et ses implications dans l'apprentissage automatique. Le surajustement se produit lorsqu'un modèle fonctionne exceptionnellement bien sur les données d'entraînement mais ne parvient pas à se généraliser à de nouvelles données invisibles. Ce phénomène nuit à la capacité prédictive du modèle et peut conduire à de mauvaises performances.
Est-il possible d’utiliser le ML pour rendre le minage de crypto-monnaies, par exemple Bitcoin, plus efficace ?
Utiliser l’apprentissage automatique (ML) pour rendre le minage de cryptomonnaies, tel que le minage de Bitcoin, plus efficace est en effet possible. Le ML peut être exploité pour optimiser divers aspects du processus d’exploitation minière, conduisant à une efficacité améliorée et à une rentabilité plus élevée. Voyons comment explorer les applications ML pour améliorer les différentes étapes du minage de cryptomonnaies, notamment l'optimisation du matériel et le pool de minage.