Τι είναι το model drift στη μηχανική μάθηση;
Τι είναι το model drift στη μηχανική μάθηση;

Βίντεο: Τι είναι το model drift στη μηχανική μάθηση;

Βίντεο: Τι είναι το model drift στη μηχανική μάθηση;
Βίντεο: This can destroy Machine Learning Models. Data Drift Introduced. Machine Learning Terms 2024, Δεκέμβριος
Anonim

Από την Βικιπαίδεια, την ελεύθερη εγκυκλοπαίδεια. Στην προγνωστική ανάλυση και μηχανική μάθηση , η ιδέα τάση σημαίνει ότι οι στατιστικές ιδιότητες της μεταβλητής στόχου, που η μοντέλο προσπαθεί να προβλέψει, να αλλάξει με την πάροδο του χρόνου με απρόβλεπτους τρόπους. Αυτό προκαλεί προβλήματα επειδή οι προβλέψεις γίνονται λιγότερο ακριβείς όσο περνάει ο καιρός

Εκτός από αυτό, τι είναι το model drift;

Μοντέλο Drift είναι το δεύτερο βήμα του Κύκλου Kuhn. Ο κύκλος ξεκινά στο Normal Science όπου ένα πεδίο έχει α μοντέλο της κατανόησης (το παράδειγμά του) που λειτουργεί. ο μοντέλο επιτρέπει στα μέλη ενός πεδίου να επιλύουν προβλήματα ενδιαφέροντος.

Δεύτερον, ποια είναι η απόκλιση στη συλλογή δεδομένων; Αλλά ένα πράγμα που σας αφήνει να αισθάνεστε αλυσοδεμένοι στην οθόνη σας είναι μετατόπιση δεδομένων . Μετατόπιση δεδομένων είναι το άθροισμα των δεδομένα αλλαγές - σκεφτείτε τις αλληλεπιδράσεις με κινητά, τα αρχεία καταγραφής αισθητήρων και τις ροές κλικ στον ιστό - που ξεκίνησαν τη ζωή ως καλοπροαίρετες επιχειρηματικές αλλαγές ή ενημερώσεις συστήματος, όπως εξηγεί με περισσότερες λεπτομέρειες εδώ ο συνεργάτης του CMSWire, Girish Pancha.

Ομοίως, τίθεται το ερώτημα, τι είναι η ανίχνευση μετατόπισης;

Ένα αναδυόμενο πρόβλημα στις ροές δεδομένων είναι το ανίχνευση της έννοιας τάση . Σε αυτή την εργασία ορίζουμε μια μέθοδο για ανίχνευση έννοια τάση , ακόμη και σε περίπτωση αργής σταδιακής αλλαγής. Βασίζεται στην εκτιμώμενη κατανομή των αποστάσεων μεταξύ των σφαλμάτων ταξινόμησης.

Τι είναι το Concept drift στην εξόρυξη ροής δεδομένων;

Εννοιολογική μετατόπιση στη μηχανική μάθηση και εξόρυξη δεδομένων αναφέρεται στην αλλαγή στις σχέσεις μεταξύ εισόδου και εξόδου δεδομένα στο υποκείμενο πρόβλημα με την πάροδο του χρόνου. Σε άλλους τομείς, αυτή η αλλαγή μπορεί να ονομάζεται "μεταβολή συμμεταβλητής", "μετατόπιση συνόλου δεδομένων" ή "μη σταθερότητα".

Συνιστάται:

Τι είναι το σφάλμα γενίκευσης στη μηχανική μάθηση;

Τι είναι το σφάλμα γενίκευσης στη μηχανική μάθηση;

Σε εφαρμογές εποπτευόμενης μάθησης στη μηχανική μάθηση και στη θεωρία στατιστικής μάθησης, το σφάλμα γενίκευσης (γνωστό και ως σφάλμα εκτός δείγματος) είναι ένα μέτρο της ακρίβειας ενός αλγόριθμου σε θέση να προβλέψει τιμές αποτελέσματος για δεδομένα που δεν είχαν εμφανιστεί προηγουμένως

Τι είναι το πλαίσιο στη μηχανική μάθηση;

Τι είναι το πλαίσιο στη μηχανική μάθηση;

Τι είναι το πλαίσιο μηχανικής μάθησης. Το πλαίσιο μηχανικής μάθησης είναι μια διεπαφή, βιβλιοθήκη ή εργαλείο που επιτρέπει στους προγραμματιστές να κατασκευάζουν πιο εύκολα και γρήγορα μοντέλα μηχανικής μάθησης, χωρίς να μπαίνουν στο στόχαστρο των υποκείμενων αλγορίθμων

Τι είναι το πρόβλημα παλινδρόμησης στη μηχανική μάθηση;

Τι είναι το πρόβλημα παλινδρόμησης στη μηχανική μάθηση;

Ένα πρόβλημα παλινδρόμησης είναι όταν η μεταβλητή εξόδου είναι μια πραγματική ή συνεχής τιμή, όπως "μισθός" ή "βάρος". Μπορούν να χρησιμοποιηθούν πολλά διαφορετικά μοντέλα, το απλούστερο είναι η γραμμική παλινδρόμηση. Προσπαθεί να προσαρμόσει δεδομένα με το καλύτερο υπερ-επίπεδο που διέρχεται από τα σημεία

Ποιοι είναι οι αλγόριθμοι ταξινόμησης στη μηχανική μάθηση;

Ποιοι είναι οι αλγόριθμοι ταξινόμησης στη μηχανική μάθηση;

Εδώ έχουμε τους τύπους αλγορίθμων ταξινόμησης στη Μηχανική Μάθηση: Γραμμικοί ταξινομητές: Λογιστική παλινδρόμηση, Ταξινομητής Naive Bayes. Πλησιέστερος γείτονας. Υποστήριξη διανυσματικά μηχανήματα. Δέντρα απόφασης. Ενισχυμένα δέντρα. Τυχαίο Δάσος. Νευρωνικά δίκτυα

Τι είναι το Featurization στη μηχανική μάθηση;

Τι είναι το Featurization στη μηχανική μάθηση;

Μεγάλο μέρος της επιτυχίας της μηχανικής μάθησης είναι στην πραγματικότητα επιτυχία σε χαρακτηριστικά μηχανικής που μπορεί να κατανοήσει ένας μαθητής. Η μηχανική χαρακτηριστικών είναι η διαδικασία μετατροπής ακατέργαστων δεδομένων σε χαρακτηριστικά που αντιπροσωπεύουν καλύτερα το υποκείμενο πρόβλημα στα μοντέλα πρόβλεψης, με αποτέλεσμα βελτιωμένη ακρίβεια μοντέλου σε αόρατα δεδομένα