Kas ir mašīnmācības raksturojums?

2024 Autors: Lynn Donovan | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:50

Liela daļa panākumu mašīnmācība patiesībā ir panākumi inženierzinātnēs, kuras apmācāmais var saprast. Līdzekļu inženierija ir process, kurā neapstrādāti dati tiek pārveidoti par līdzekļiem, kas labāk atspoguļo prognozēto modeļu pamatproblēmu, kā rezultātā tiek uzlabota modeļa precizitāte neredzamiem datiem.

Tāpat jūs varat jautāt, kādas ir mašīnmācības funkcijas?

In mašīnmācība un modeļa atpazīšana, a funkciju ir novērojamas parādības individuāli izmērāma īpašība vai īpašība. Izvēloties informatīvu, diskriminējošu un neatkarīgu Iespējas ir būtisks solis efektīviem algoritmiem modeļu atpazīšanas, klasifikācijas un regresijas jomā.

Papildus iepriekš minētajam, kāds ir mašīnmācības piemērs? Piemērs : An piemēram ir piemērs apmācības datos. An piemēram ir aprakstīts ar vairākiem atribūtiem. Viens atribūts var būt klases etiķete. Atribūts/iezīme: atribūts ir an aspekts piemēram (piemēram, temperatūra, mitrums). Atribūtus bieži sauc par iezīmēm Mašīnmācība.

Papildus tam, kas ir datu raksturošana?

Šajā visā jums varētu rasties jautājums, kas patiesībā raksturojums ir. Lai to atvieglotu, tas ir process, kas ligzdoto JSON objektu pārvērš par rādītāju. Tas kļūst par skalārās vērtības vektoru, kas ir analīzes procesa pamatprasība.

Ko dara AutoML?

Automatizēta mašīnmācīšanās vai AutoML , mērķis ir samazināt vai novērst vajadzību pēc kvalificētiem datu zinātniekiem, lai izveidotu mašīnmācības un dziļās mācīšanās modeļus. Tā vietā an AutoML sistēma ļauj nodrošināt marķētos apmācības datus kā ievadi un saņemt optimizētu modeli kā izvadi.