Video: Čo je Featurizácia v strojovom učení?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52
Veľká časť úspechu strojové učenie je v skutočnosti úspech v inžinierskych funkciách, ktorým študent rozumie. Inžinierstvo funkcií je proces transformácie nespracovaných údajov na funkcie, ktoré lepšie reprezentujú základný problém prediktívnych modelov, čo vedie k vyššej presnosti modelu na neviditeľných údajoch.
Podobne sa môžete pýtať, aké sú funkcie strojového učenia?
In strojové učenie a rozpoznávanie vzorov, a vlastnosť je individuálna merateľná vlastnosť alebo charakteristika pozorovaného javu. Výber informatívny, diskriminačný a nezávislý Vlastnosti je kľúčovým krokom pre efektívne algoritmy v rozpoznávaní vzorov, klasifikácii a regresii.
Čo je inštancia strojového učenia okrem vyššie uvedeného? Inštancia : An príklad je príkladom v tréningových údajoch. An príklad je opísaná množstvom atribútov. Jedným atribútom môže byť označenie triedy. Atribút/vlastnosť: Atribút je aspektom príklad (napr. teplota, vlhkosť). Atribúty sa často nazývajú funkcie v Strojové učenie.
Okrem toho, čo je funkcia údajov?
Pri tom všetkom sa možno pýtate, čo to vlastne je featurizácia je. Aby to bolo jednoduché, ide o proces, ktorý prevádza vnorený objekt JSON na ukazovateľ. Stáva sa vektorom skalárnej hodnoty, ktorá je základnou požiadavkou pre proces analýzy.
Čo robí AutoML?
Automatizované strojové učenie, príp AutoML , si kladie za cieľ znížiť alebo eliminovať potrebu kvalifikovaných vedcov údajov vytvárať modely strojového učenia a hlbokého učenia. Namiesto toho, an AutoML systém vám umožňuje poskytnúť označené tréningové údaje ako vstup a získať optimalizovaný model ako výstup.
Odporúča:
Čo je to chyba zovšeobecnenia v strojovom učení?
V aplikáciách riadeného učenia v strojovom učení a teórii štatistického učenia je chyba zovšeobecnenia (známa aj ako chyba mimo vzorky) mierou toho, ako presne je algoritmus schopný predpovedať výsledné hodnoty pre predtým nevidené údaje
Čo je to modelový drift v strojovom učení?
Z Wikipédie, voľnej encyklopédie. V prediktívnej analytike a strojovom učení pojem drift znamená, že štatistické vlastnosti cieľovej premennej, ktorú sa model snaží predpovedať, sa v priebehu času menia nepredvídateľným spôsobom. To spôsobuje problémy, pretože predpovede sa časom stávajú menej presné
Čo je regresný problém v strojovom učení?
Regresný problém je, keď výstupná premenná je reálna alebo spojitá hodnota, ako napríklad „plat“alebo „váha“. Je možné použiť mnoho rôznych modelov, najjednoduchší je lineárna regresia. Snaží sa prispôsobiť dáta najlepšej hyper-rovine, ktorá prechádza bodmi
Čo je nasadenie modelu v strojovom učení?
Čo je nasadenie modelu? Nasadenie je metóda, pomocou ktorej integrujete model strojového učenia do existujúceho produkčného prostredia, aby ste mohli robiť praktické obchodné rozhodnutia založené na údajoch
Čo je redukcia funkcií v strojovom učení?
Účelom použitia redukcie funkcií je znížiť počet funkcií (alebo premenných), ktoré musí počítač spracovať, aby mohol vykonávať svoju funkciu. Zníženie funkcií sa používa na zníženie počtu dimenzií, vďaka čomu sú údaje menej riedke a štatisticky významnejšie pre aplikácie strojového učenia