Video: Ano ang Featurization sa machine learning?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Karamihan sa tagumpay ng machine learning ay talagang tagumpay sa mga tampok ng engineering na mauunawaan ng isang mag-aaral. Ang feature engineering ay ang proseso ng pagbabago ng raw data sa mga feature na mas mahusay na kumakatawan sa pinagbabatayan na problema sa mga predictive na modelo, na nagreresulta sa pinahusay na katumpakan ng modelo sa hindi nakikitang data.
Katulad nito, maaari mong itanong, ano ang mga tampok sa machine learning?
Sa machine learning at pagkilala ng pattern, a tampok ay isang indibidwal na nasusukat na ari-arian o katangian ng isang kababalaghan na inoobserbahan. Pagpili ng impormasyon, may diskriminasyon at malaya mga tampok ay isang mahalagang hakbang para sa mga epektibong algorithm sa pagkilala ng pattern, pag-uuri at pagbabalik.
Bukod sa itaas, ano ang isang instance sa machine learning? Halimbawa : Isang halimbawa ay isang halimbawa sa data ng pagsasanay. An halimbawa ay inilarawan sa pamamagitan ng isang bilang ng mga katangian. Ang isang katangian ay maaaring isang label ng klase. Katangian/Tampok: Ang katangian ay isang aspeto ng isang halimbawa (hal. temperatura, halumigmig). Ang mga katangian ay madalas na tinatawag na mga tampok sa Machine Learning.
Bukod dito, ano ang data Featurization?
Sa lahat ng ito, maaaring nagtataka ka kung ano talaga pagsasatampok ay. Upang gawing madali, ito ay isang proseso na nagko-convert ng nested JSON object sa isang pointer. Ito ay nagiging isang vector ng scalar value na pangunahing kinakailangan para sa proseso ng pagsusuri.
Ano ang ginagawa ng AutoML?
Automated machine learning, o AutoML , ay naglalayong bawasan o alisin ang pangangailangan para sa mga dalubhasang data scientist na bumuo ng mga modelo ng machine learning at deep learning. Sa halip, isang AutoML Binibigyang-daan ka ng system na ibigay ang may label na data ng pagsasanay bilang input at tumanggap ng na-optimize na modelo bilang output.
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
Ano ang model drift sa machine learning?
Mula sa Wikipedia, ang malayang ensiklopedya. Sa predictive analytics at machine learning, ang concept drift ay nangangahulugan na ang mga istatistikal na katangian ng target na variable, na sinusubukang hulaan ng modelo, ay nagbabago sa paglipas ng panahon sa mga hindi inaasahang paraan. Nagdudulot ito ng mga problema dahil nagiging hindi gaanong tumpak ang mga hula habang lumilipas ang oras