Бейне: Машиналық оқытудағы модель дрейфі дегеніміз не?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Википедиядан, еркін энциклопедия. Болжалды аналитикада және машиналық оқыту , тұжырымдамасы дрейф мақсатты айнымалының статистикалық қасиеттерін білдіреді, ол үлгі болжауға, уақыт өте келе күтпеген тәсілдермен өзгертуге тырысады. Бұл қиындықтар туғызады, өйткені уақыт өткен сайын болжамдар азаяды
Бұдан басқа, модель дрейфі дегеніміз не?
Модель Drift Кун циклінің екінші сатысы болып табылады. Цикл қалыпты ғылымда басталады, онда өрісте а бар үлгі жұмыс істейтін түсіну (оның парадигмасы). The үлгі өріс мүшелеріне қызығушылық тудыратын мәселелерді шешуге мүмкіндік береді.
Екіншіден, деректерді жинаудағы дрейф дегеніміз не? Бірақ сізді экранға байланғандай сезінетін бір нәрсе деректер дрейфі . Деректер дрейфі сомасы болып табылады деректер CMSWire салымшысы Гириш Панча осы жерде егжей-тегжейлі түсіндіретін өзгерістер - мобильді өзара әрекеттесулерді, сенсор журналдарын және веб-клик ағындарын ойлаңыз - бұл өмірді жақсы мағыналы іскери түзетулер немесе жүйелік жаңартулар ретінде бастады.
Сол сияқты, дрейфті анықтау дегеніміз не?
Деректер ағындарында пайда болатын мәселе болып табылады анықтау тұжырымдамасы дрейф . Бұл жұмыста біз әдісті анықтаймыз анықтау тұжырымдамасы дрейф , тіпті баяу біртіндеп өзгерген жағдайда да. Ол жіктеу қателерінің арасындағы арақашықтықты болжамды бөлуге негізделген.
Деректер ағынын өндірудегі концепциялық дрейф дегеніміз не?
Дрейф тұжырымдамасы машиналық оқытуда және деректерді өндіру кіріс пен шығыс арасындағы қатынастың өзгеруін білдіреді деректер уақыт өте келе негізгі мәселеде. Басқа домендерде бұл өзгеріс «ковариаттардың ауысуы», «деректер жиынының ауысуы» немесе «тұрақты емес» деп аталуы мүмкін.
Ұсынылған:
Машиналық оқытудағы жалпылау қатесі дегеніміз не?
Машиналық оқытудағы және статистикалық оқыту теориясындағы бақыланатын оқу қолданбаларында жалпылау қатесі (сонымен қатар үлгіден тыс қате ретінде белгілі) алгоритмнің бұрын көрмеген деректер үшін нәтиже мәндерін болжауға қабілеттілігінің өлшемі болып табылады
Машиналық оқытудағы фреймворк дегеніміз не?
Machine Learning Framework дегеніміз не. Machine Learning Framework - бұл интерфейс, кітапхана немесе құрал, ол әзірлеушілерге негізгі алгоритмдердің ұсақ-түйегіне кірмей, машиналық оқыту үлгілерін оңай және жылдам құруға мүмкіндік береді
Машиналық оқытудағы регрессия мәселесі қандай?
Регрессия мәселесі - шығыс айнымалысы нақты немесе үздіксіз мән, мысалы, «жалақы» немесе «салмақ» болғанда. Көптеген әртүрлі модельдерді қолдануға болады, ең қарапайымы - сызықтық регрессия. Ол деректерді нүктелер арқылы өтетін ең жақсы гипер-жазықтықпен сәйкестендіруге тырысады
Машиналық оқытудағы мүмкіндіктерді азайту дегеніміз не?
Мүмкіндіктерді азайтуды пайдалану мақсаты - компьютер өз функциясын орындау үшін өңдеуі керек мүмкіндіктердің (немесе айнымалылардың) санын азайту. Мүмкіндіктерді азайту өлшемдер санын азайту үшін пайдаланылады, бұл деректерді машиналық оқыту қолданбалары үшін сирек және статистикалық маңыздырақ етеді
Машиналық оқытудағы фетуризация дегеніміз не?
Машиналық оқытудағы табыстың көп бөлігі оқушы түсіне алатын инженерлік мүмкіндіктердегі сәттілік болып табылады. Функцияларды құрастыру – бастапқы деректерді болжамды модельдерге негізгі мәселені жақсырақ көрсететін мүмкіндіктерге түрлендіру процесі, нәтижесінде көрінбейтін деректерде үлгі дәлдігі жақсарады