Βίντεο: Τι είναι το Featurization στη μηχανική μάθηση;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Μεγάλο μέρος της επιτυχίας του μηχανική μάθηση 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 τη βελτιωμένη ακρίβεια του μοντέλου σε αόρατα δεδομένα.
Ομοίως, μπορείτε να ρωτήσετε, ποιες είναι οι δυνατότητες στη μηχανική εκμάθηση;
Σε μηχανική μάθηση και αναγνώριση προτύπων, α χαρακτηριστικό είναι μια μεμονωμένη μετρήσιμη ιδιότητα ή χαρακτηριστικό ενός φαινομένου που παρατηρείται. Επιλέγοντας ενημερωτικό, διακριτικό και ανεξάρτητο χαρακτηριστικά είναι ένα κρίσιμο βήμα για αποτελεσματικούς αλγόριθμους στην αναγνώριση προτύπων, ταξινόμηση και παλινδρόμηση.
Εκτός από τα παραπάνω, τι είναι ένα παράδειγμα στη μηχανική εκμάθηση; Παράδειγμα : Αν παράδειγμα είναι ένα παράδειγμα στα δεδομένα εκπαίδευσης. Ενα παράδειγμα περιγράφεται από μια σειρά από χαρακτηριστικά. Ένα χαρακτηριστικό μπορεί να είναι μια ετικέτα κλάσης. Χαρακτηριστικό/Δυνατότητα: Ένα χαρακτηριστικό είναι μια πτυχή ενός παράδειγμα (π.χ. θερμοκρασία, υγρασία). Τα χαρακτηριστικά ονομάζονται συχνά χαρακτηριστικά μέσα Μηχανική Μάθηση.
Εκτός από αυτό, τι είναι η λειτουργία δεδομένων;
Σε όλα αυτά, ίσως αναρωτιέστε τι πραγματικά χαρακτηρισμός είναι. Για να το κάνουμε εύκολο, είναι μια διαδικασία που μετατρέπει το ένθετο αντικείμενο JSON σε δείκτη. Γίνεται ένα διάνυσμα βαθμωτών τιμών που είναι η βασική απαίτηση για τη διαδικασία ανάλυσης.
Τι κάνει η AutoML;
Αυτοματοποιημένη μηχανική εκμάθηση ή AutoML , στοχεύει να μειώσει ή να εξαλείψει την ανάγκη για ειδικευμένους επιστήμονες δεδομένων για τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Αντίθετα, ένα AutoML Το σύστημα σάς επιτρέπει να παρέχετε τα δεδομένα εκπαίδευσης με ετικέτα ως είσοδο και να λαμβάνετε ένα βελτιστοποιημένο μοντέλο ως έξοδο.
Συνιστάται:
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 model drift στη μηχανική μάθηση;
Από την Βικιπαίδεια, την ελεύθερη εγκυκλοπαίδεια. Στην προγνωστική ανάλυση και τη μηχανική μάθηση, η εννοιολογική μετατόπιση σημαίνει ότι οι στατιστικές ιδιότητες της μεταβλητής στόχου, την οποία το μοντέλο προσπαθεί να προβλέψει, αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου με απρόβλεπτους τρόπους. Αυτό προκαλεί προβλήματα επειδή οι προβλέψεις γίνονται λιγότερο ακριβείς όσο περνάει ο καιρός
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;
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;
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