Видео: Какво представлява функцията в машинното обучение?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Голяма част от успеха на машинно обучение всъщност е успех в инженерните характеристики, които обучаемият може да разбере. Инженерингът на характеристиките е процесът на трансформиране на необработени данни в характеристики, които по-добре представят основния проблем за прогнозните модели, което води до подобрена точност на модела върху невидими данни.
По подобен начин може да попитате какви са функциите в машинното обучение?
В машинно обучение и разпознаване на образи, а отличителен белег е индивидуално измеримо свойство или характеристика на наблюдавано явление. Избор на информативен, дискриминиращ и независим Характеристика е решаваща стъпка за ефективни алгоритми при разпознаване на модели, класификация и регресия.
Освен по-горе, какво е екземпляр в машинното обучение? Инстанция : Ан екземпляр е пример в данните за обучението. Ан екземпляр се описва с редица атрибути. Един атрибут може да бъде етикет на клас. Атрибут/характеристика: Атрибутът е аспект на даден екземпляр (напр. температура, влажност). Атрибутите често се наричат характеристики в Машинно обучение.
Освен това, какво е характеристика на данните?
Във всичко това може би се чудите какво всъщност характеристика е. За да е лесно, това е процес, който преобразува вложения JSON обект в указател. Той се превръща в вектор със скаларна стойност, което е основното изискване за процеса на анализ.
Какво прави AutoML?
Автоматизирано машинно обучение или AutoML , има за цел да намали или премахне необходимостта от квалифицирани учени по данни за изграждане на модели за машинно обучение и задълбочено обучение. Вместо това, an AutoML системата ви позволява да предоставите обозначените данни за обучение като вход и да получите оптимизиран модел като изход.
Препоръчано:
Какво представлява грешката в обобщението в машинното обучение?
В приложенията за контролирано обучение в машинното обучение и теорията на статистическото обучение грешката в обобщаването (известна още като грешка извън извадката) е мярка за това колко точно алгоритъмът е в състояние да предвиди стойности на резултатите за невиждани преди данни
Какво представлява машинното обучение с помощта на Python?
Въведение в машинното обучение с помощта на Python. Машинното обучение е вид изкуствен интелект (AI), който предоставя на компютрите способността да се учат, без да бъдат изрично програмирани. Машинното обучение се фокусира върху разработването на компютърни програми, които могат да се променят, когато са изложени на нови данни
Какво представлява машинното обучение в изкуствения интелект?
Машинното обучение (ML) е клон на науката, посветен на изучаването на алгоритми и статистически модели, които компютърните системи използват за изпълнение на конкретна задача, без да използват изрични инструкции, разчитайки вместо това на модели и изводи. То се разглежда като подмножество от изкуствен интелект
Какво представлява отклонението на модела в машинното обучение?
От Уикипедия, свободната енциклопедия. В предсказуемия анализ и машинното обучение, отклонението на концепцията означава, че статистическите свойства на целевата променлива, която моделът се опитва да предвиди, се променят с течение на времето по непредвидени начини. Това създава проблеми, защото прогнозите стават по-малко точни с течение на времето
Какво представлява рамката в машинното обучение?
Какво представлява рамката за машинно обучение. Рамката за машинно обучение е интерфейс, библиотека или инструмент, който позволява на разработчиците по-лесно и бързо да изграждат модели за машинно обучение, без да навлизат в същността на основните алгоритми