Video: Maşın öyrənməsində Featurizasiya nədir?
2024 Müəllif: Lynn Donovan | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2023-12-15 23:43
Uğurlarının çoxu maşın öyrənməsi əslində bir şagirdin başa düşə biləcəyi mühəndislik xüsusiyyətlərində uğurdur. Xüsusiyyət mühəndisliyi xam məlumatların əsas problemi proqnozlaşdıran modellərə daha yaxşı əks etdirən xüsusiyyətlərə çevrilməsi prosesidir və nəticədə görünməyən məlumatlar üzərində modelin dəqiqliyi artır.
Eynilə, siz soruşa bilərsiniz, maşın öyrənməsində hansı xüsusiyyətlər var?
In maşın öyrənməsi və nümunənin tanınması, a xüsusiyyət müşahidə olunan fenomenin fərdi ölçülə bilən xüsusiyyəti və ya xarakteristikasıdır. Məlumatlı, ayrı-seçkilik edən və müstəqil seçim xüsusiyyətləri nümunənin tanınması, təsnifatı və reqressiyasında effektiv alqoritmlər üçün mühüm addımdır.
Yuxarıda əlavə olaraq, maşın öyrənməsində bir nümunə nədir? Nümunə : An misal təlim məlumatlarında nümunədir. An misal bir sıra atributlarla təsvir olunur. Bir atribut sinif etiketi ola bilər. Atribut/Xüsusiyyət: Atribut bir aspektdir misal (məsələn, temperatur, rütubət). Atributlar çox vaxt xüsusiyyətlər adlanır Maşın Öyrənmə.
Bundan əlavə, data Featurization nədir?
Bütün bunlarda əslində nə olduğunu merak edə bilərsiniz özəlləşdirmə edir. Bunu asanlaşdırmaq üçün bu, daxili JSON obyektini göstəriciyə çevirən bir prosesdir. O, analiz prosesi üçün əsas tələb olan skalyar dəyər vektoruna çevrilir.
AutoML nə edir?
Avtomatlaşdırılmış maşın öyrənməsi və ya AutoML , maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə modelləri yaratmaq üçün bacarıqlı məlumat alimlərinə olan ehtiyacı azaltmaq və ya aradan qaldırmaq məqsədi daşıyır. Bunun əvəzinə, bir AutoML sistem etiketli təlim məlumatlarını giriş kimi təqdim etməyə və optimallaşdırılmış modeli çıxış kimi qəbul etməyə imkan verir.
Tövsiyə:
Maşın öyrənməsində ümumiləşdirmə xətası nədir?
Maşın öyrənməsi və statistik öyrənmə nəzəriyyəsində nəzarət edilən öyrənmə tətbiqlərində ümumiləşdirmə xətası (nümunədən kənar xəta kimi də tanınır) alqoritmin əvvəllər görünməmiş məlumatlar üçün nəticə dəyərlərini nə dərəcədə dəqiq proqnozlaşdıra bilməsinin ölçüsüdür
Maşın öyrənməsində model sürüşməsi nədir?
Vikipediyadan, pulsuz ensiklopediyadan. Proqnozlaşdırma analitikasında və maşın öyrənməsində konsepsiyanın sürüşməsi, modelin proqnozlaşdırmağa çalışdığı hədəf dəyişənin statistik xüsusiyyətlərinin zamanla gözlənilməz şəkildə dəyişməsi deməkdir. Bu problemlərə səbəb olur, çünki zaman keçdikcə proqnozlar daha az dəqiq olur
Maşın öyrənməsində çərçivə nədir?
Machine Learning Framework nədir. Maşın Öyrənmə Çərçivəsi tərtibatçılara əsas alqoritmlərin incəliklərinə girmədən maşın öyrənmə modellərini daha asan və tez qurmağa imkan verən interfeys, kitabxana və ya alətdir
Maşın öyrənməsində reqressiya problemi nədir?
Reqressiya problemi çıxış dəyişəninin “əmək haqqı” və ya “çəki” kimi real və ya davamlı dəyər olduğu zaman yaranır. Çox müxtəlif modellərdən istifadə etmək olar, ən sadəi xətti reqressiyadır. O, məlumatları nöqtələrdən keçən ən yaxşı hiper təyyarə ilə uyğunlaşdırmağa çalışır
Maşın öyrənməsində model yerləşdirmə nədir?
Model Yerləşdirmə nədir? Yerləşdirmə məlumatlara əsaslanaraq praktiki biznes qərarları qəbul etmək üçün maşın öyrənmə modelini mövcud istehsal mühitinə inteqrasiya etdiyiniz üsuldur