Video: Ano ang model drift sa machine learning?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Mula sa Wikipedia, ang malayang ensiklopedya. Sa predictive analytics at machine learning , ang konsepto naaanod nangangahulugan na ang mga istatistikal na katangian ng target na variable, kung saan ang modelo ay sinusubukang hulaan, pagbabago sa paglipas ng panahon sa hindi inaasahang paraan. Nagdudulot ito ng mga problema dahil nagiging hindi gaanong tumpak ang mga hula habang lumilipas ang oras
Bukod dito, ano ang model drift?
Model Drift ay ang pangalawang hakbang ng Kuhn Cycle. Nagsisimula ang cycle sa Normal Science kung saan ang isang field ay may a modelo ng pag-unawa (paradigm nito) na gumagana. Ang modelo nagbibigay-daan sa mga miyembro ng field na lutasin ang mga problema ng interes.
Pangalawa, ano ang drift sa pagkolekta ng data? Ngunit ang isang bagay na nag-iiwan sa iyong pakiramdam na nakakadena sa iyong screen ay data drift . Pag-anod ng data ay ang kabuuan ng datos mga pagbabago - isipin ang mga pakikipag-ugnayan sa mobile, mga log ng sensor at mga clickstream sa web - na nagsimula sa buhay bilang mahusay na kahulugan ng mga pag-tweak ng negosyo o pag-update ng system, tulad ng ipinaliwanag ng kontribyutor ng CMSWire na si Girish Pancha nang mas detalyado dito.
Katulad nito, ito ay tinatanong, ano ang drift detection?
Ang isang umuusbong na problema sa Data Streams ay ang pagtuklas ng konsepto naaanod . Sa gawaing ito ay tinukoy namin ang isang paraan para sa pagtuklas konsepto naaanod , kahit na sa kaso ng mabagal na unti-unting pagbabago. Ito ay batay sa tinantyang distribusyon ng mga distansya sa pagitan ng mga error sa pag-uuri.
Ano ang Concept drift sa data stream mining?
Pag-anod ng konsepto sa machine learning at data mining tumutukoy sa pagbabago sa mga relasyon sa pagitan ng input at output datos sa pinagbabatayan na problema sa paglipas ng panahon. Sa ibang mga domain, ang pagbabagong ito ay maaaring tinatawag na "covariate shift," "dataset shift," o "nonstationarity."
Inirerekumendang:
Ano ang error sa generalization sa machine learning?
Sa pinangangasiwaang mga application sa pag-aaral sa machine learning at statistical learning theory, ang generalization error (kilala rin bilang out-of-sample error) ay isang sukatan kung gaano katumpak ang isang algorithm na mahulaan ang mga value ng resulta para sa dati nang hindi nakikitang data
Ano ang machine learning gamit ang Python?
Panimula Sa Machine Learning gamit ang Python. Ang machine learning ay isang uri ng artificial intelligence (AI) na nagbibigay sa mga computer ng kakayahang matuto nang hindi tahasang nakaprograma. Nakatuon ang machine learning sa pagbuo ng Mga Computer Program na maaaring magbago kapag nalantad sa bagong data
Ano ang dapat kong matutunan para sa machine learning?
Mas mainam kung matuto ka nang higit pa tungkol sa sumusunod na paksa nang detalyado bago mo simulan ang pag-aaral ng machine learning. Teorya ng Probability. Linear Algebra. Teoryang Graph. Teorya ng Optimization. Pamamaraan ng Bayesian. Calculus. Multivariate Calculus. At mga programming language at database tulad ng:
Ano ang machine learning sa artificial intelligence?
Ang machine learning (ML) ay ang sangay ng agham na nakatuon sa pag-aaral ng mga algorithm at istatistikal na modelo na ginagamit ng mga computer system upang magsagawa ng isang partikular na gawain nang hindi gumagamit ng tahasang mga tagubilin, na umaasa sa mga pattern at hinuha sa halip. Ito ay nakikita bilang isang subset ng artificial intelligence
Paano ka magde-deploy ng machine learning model sa produksyon?
I-deploy ang iyong unang modelo ng ML sa produksyon gamit ang isang simpleng tech stack Pagsasanay ng machine learning model sa isang lokal na system. Ang pagbabalot ng inference logic sa isang flask application. Paggamit ng docker upang ilagay sa lalagyan ang flask application. Pagho-host ng docker container sa isang AWS ec2 instance at paggamit ng web-service