Бейне: Машиналық оқытудағы фетуризация дегеніміз не?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Табыстың көп бөлігі машиналық оқыту шын мәнінде оқушы түсіне алатын инженерлік мүмкіндіктердегі табыс. Функцияларды құрастыру – бұл көрінбейтін деректерде үлгі дәлдігін жақсартатын болжамды модельдерге негізгі мәселені жақсырақ көрсететін мүмкіндіктерге бастапқы деректерді түрлендіру процесі.
Сол сияқты, сіз машиналық оқытудың ерекшеліктері қандай деп сұрай аласыз?
жылы машиналық оқыту және үлгіні тану, a ерекшелігі бақыланатын құбылыстың жеке өлшенетін қасиеті немесе сипаттамасы болып табылады. Ақпараттық, дискриминациялық және тәуелсіз таңдау Мүмкіндіктер үлгіні тану, жіктеу және регрессияда тиімді алгоритмдер үшін шешуші қадам болып табылады.
Жоғарыдан басқа, машиналық оқытудағы мысал дегеніміз не? Мысал : Ан мысал оқу деректеріндегі мысал болып табылады. Ан мысал бірқатар атрибуттармен сипатталады. Бір атрибут класс белгісі болуы мүмкін. Атрибут/Мүмкіндік: Төлсипат - бұл аспект мысал (мысалы, температура, ылғалдылық). Атрибуттар көбінесе функциялар деп аталады Machine Learning.
Бұдан басқа, деректерді ерекшелігі дегеніміз не?
Мұның бәрінде сіз шынымен не деп ойлайтын шығарсыз ерекшелігі болып табылады. Оны жеңілдету үшін бұл кірістірілген JSON нысанын көрсеткішке түрлендіретін процесс. Ол талдау процесінің негізгі талабы болып табылатын скалярлық мәннің векторына айналады.
AutoML не істейді?
Автоматтандырылған машиналық оқыту немесе AutoML , машиналық оқыту және терең оқыту үлгілерін құру үшін білікті деректер ғалымдарының қажеттілігін азайтуға немесе жоюға бағытталған. Оның орнына, а AutoML жүйе таңбаланған оқу деректерін кіріс ретінде беруге және оңтайландырылған үлгіні шығыс ретінде алуға мүмкіндік береді.
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 модель дрейфі дегеніміз не?
Википедиядан, еркін энциклопедия. Болжалды аналитика мен машиналық оқытуда концепцияның дрейфі модель болжауға тырысатын мақсатты айнымалының статистикалық қасиеттері уақыт өте келе күтпеген тәсілдермен өзгеретінін білдіреді. Бұл қиындықтар туғызады, өйткені уақыт өткен сайын болжамдар азаяды
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