Video: Mashinani o'rganishda Featurizatsiya nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Muvaffaqiyatlarining katta qismi mashinani o'rganish aslida o'quvchi tushuna oladigan muhandislik xususiyatlarida muvaffaqiyat. Xususiyat muhandisligi - bu xom ma'lumotlarni bashoratli modellar uchun asosiy muammoni yaxshiroq ifodalovchi xususiyatlarga aylantirish jarayoni bo'lib, natijada ko'rinmaydigan ma'lumotlarda model aniqligi yaxshilanadi.
Xuddi shunday, siz so'rashingiz mumkin: mashinani o'rganishda qanday xususiyatlar bor?
In mashinani o'rganish va naqshni aniqlash, a xususiyat - kuzatilayotgan hodisaning individual o'lchanadigan xususiyati yoki xarakteristikasi. Informatsion, kamsituvchi va mustaqil tanlash Xususiyatlari naqshni aniqlash, tasniflash va regressiya qilishda samarali algoritmlar uchun hal qiluvchi qadamdir.
Yuqoridagilardan tashqari, mashinani o'rganishdagi misol nima? Misol : An misol ta'lim ma'lumotlariga misol bo'la oladi. An misol bir qancha atributlar bilan tavsiflanadi. Bir atribut sinf yorlig'i bo'lishi mumkin. Atribut/Xususiyat: Atribut - bu bir tomon misol (masalan, harorat, namlik). Atributlar odatda xususiyatlar deb ataladi Mashina o'rganish.
Bundan tashqari, ma'lumotlarni xususiyatlilashtirish nima?
Bularning barchasida siz aslida nima deb hayron bo'lishingiz mumkin xususiyatga ega bo'lish hisoblanadi. Buni osonlashtirish uchun bu ichki JSON ob'ektini ko'rsatgichga aylantiradigan jarayon. U tahlil jarayoni uchun asosiy talab bo'lgan skalyar qiymat vektoriga aylanadi.
AutoML nima qiladi?
Avtomatlashtirilgan mashinani o'rganish yoki AutoML , Mashina o'rganish va chuqur o'rganish modellarini yaratish uchun malakali ma'lumotlar olimlariga bo'lgan ehtiyojni kamaytirish yoki yo'q qilishga qaratilgan. Buning o'rniga, an AutoML tizim sizga yorliqli o'quv ma'lumotlarini kirish sifatida taqdim etish va optimallashtirilgan modelni chiqish sifatida olish imkonini beradi.
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 model drifti nima?
Vikipediyadan, bepul ensiklopediya. Bashoratli tahlil va mashinani o'rganishda kontseptsiyaning drifti model bashorat qilishga urinayotgan maqsadli o'zgaruvchining statistik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan kutilmagan tarzda o'zgarishini anglatadi. Bu muammolarni keltirib chiqaradi, chunki vaqt o'tishi bilan bashoratlar kamroq aniq bo'ladi
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