Video: Mashinani o'rganishda model drifti nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Vikipediyadan, bepul ensiklopediya. Bashoratli tahlilda va mashinani o'rganish , tushunchasi drift maqsadli o'zgaruvchining statistik xususiyatlari, degan ma'noni anglatadi model bashorat qilishga, vaqt o'tishi bilan kutilmagan tarzda o'zgartirishga harakat qilmoqda. Bu muammolarni keltirib chiqaradi, chunki vaqt o'tishi bilan bashoratlar kamroq aniq bo'ladi
Bundan tashqari, model drifti nima?
Model Drift Kuhn tsiklining ikkinchi bosqichidir. Tsikl normal fanda boshlanadi, bu erda sohada a mavjud model ishlaydigan tushunish (uning paradigmasi). The model soha a'zolariga qiziqtirgan muammolarni hal qilish imkonini beradi.
Ikkinchidan, ma'lumotlarni yig'ishda qanday drift bor? Ammo bir narsa sizni ekranga bog'langandek his qiladi ma'lumotlar siljishi . Ma'lumotlar siljishi yig'indisidir ma'lumotlar CMSWire muallifi Girish Pancha bu yerda batafsil tushuntirganidek, o'zgarishlar - mobil aloqalar, sensorlar jurnallari va veb-kliklar oqimini o'ylab ko'ring - bu hayotni yaxshi ma'noli biznes tweakslari yoki tizim yangilanishlari sifatida boshladi.
Xuddi shunday, so'raladi, driftni aniqlash nima?
Data Streams-da paydo bo'ladigan muammo bu aniqlash tushunchasi drift . Ushbu ishda biz uchun usulni aniqlaymiz aniqlash tushuncha drift , hatto sekin asta-sekin o'zgargan taqdirda ham. U tasniflash xatolar orasidagi masofalarning taxminiy taqsimotiga asoslanadi.
Ma'lumotlar oqimini qazib olishda kontseptsiya drifti nima?
Drift tushunchasi mashinani o'rganishda va ma'lumotlarni qazib olish kirish va chiqish o'rtasidagi munosabatlarning o'zgarishiga ishora qiladi ma'lumotlar vaqt o'tishi bilan asosiy muammoda. Boshqa domenlarda bu o'zgarish "kovariativ siljish", "ma'lumotlar to'plamining siljishi" yoki "nostatsionarlik" deb nomlanishi mumkin.
Tavsiya:
Mashinani o'rganishda umumlashtirish xatosi nima?
Mashinani o'rganish va statistik o'rganish nazariyasidagi nazorat ostida o'rganish ilovalarida umumlashtirish xatosi (namunadan tashqari xato deb ham ataladi) algoritmning ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar uchun natija qiymatlarini qanchalik aniq bashorat qila olishining o'lchovidir
Mashinani o'rganishda ramka nima?
Machine Learning Framework nima. Machine Learning Framework - bu interfeys, kutubxona yoki vosita bo'lib, ishlab chiquvchilarga asosiy algoritmlarning mayda-chuydasini tushunmasdan, mashinani o'rganish modellarini osonroq va tezroq yaratishga imkon beradi
Mashinani o'rganishda regressiya muammosi nima?
Regressiya muammosi chiqish o'zgaruvchisi "ish haqi" yoki "og'irlik" kabi haqiqiy yoki doimiy qiymat bo'lsa. Ko'p turli xil modellardan foydalanish mumkin, eng oddiy - chiziqli regressiya. U nuqtalar orqali o'tadigan eng yaxshi giper-samolyot bilan ma'lumotlarni moslashtirishga harakat qiladi
Mashinani o'rganishda modelni qo'llash nima?
Modelni joylashtirish nima? Joylashtirish - bu ma'lumotlarga asoslangan amaliy biznes qarorlarini qabul qilish uchun mashinani o'rganish modelini mavjud ishlab chiqarish muhitiga integratsiyalash usuli
Mashinani o'rganishda xususiyatlarni qisqartirish nima?
Xususiyatlarni kamaytirishdan foydalanishdan maqsad kompyuter o'z vazifasini bajarishi uchun ishlov berishi kerak bo'lgan funksiyalar (yoki o'zgaruvchilar) sonini kamaytirishdir. Xususiyatlarni qisqartirish o'lchamlar sonini kamaytirish uchun ishlatiladi, bu esa ma'lumotlarni kamroq siyrak va mashinani o'rganish ilovalari uchun statistik ahamiyatga ega qiladi