Lông vũ trong học máy là gì?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Phần lớn thành công của máy học thực sự là thành công trong các tính năng kỹ thuật mà người học có thể hiểu được. Kỹ thuật tính năng là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành các tính năng thể hiện tốt hơn vấn đề cơ bản đối với các mô hình dự đoán, dẫn đến cải thiện độ chính xác của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy.

Tương tự, bạn có thể hỏi, các tính năng trong học máy là gì?

Trong máy học và nhận dạng mẫu, một đặc tính là một thuộc tính hoặc đặc tính có thể đo lường được của một hiện tượng đang được quan sát. Chọn thông tin, phân biệt đối xử và độc lập Tính năng, đặc điểm là một bước quan trọng cho các thuật toán hiệu quả trong việc nhận dạng, phân loại và hồi quy mẫu.

Ngoài phần trên, ví dụ trong học máy là gì? Ví dụ : Một ví dụ là một ví dụ trong dữ liệu đào tạo. Một ví dụ được mô tả bởi một số thuộc tính. Một thuộc tính có thể là một nhãn lớp. Thuộc tính / Tính năng: Thuộc tính là một khía cạnh của ví dụ (ví dụ: nhiệt độ, độ ẩm). Các thuộc tính thường được gọi là các tính năng trong Học máy.

Bên cạnh đó, data Featurization là gì?

Trong tất cả những điều này, bạn có thể tự hỏi điều gì thực sự làm lông Là. Để làm cho nó dễ dàng, đó là một quá trình chuyển đổi đối tượng JSON lồng nhau thành một con trỏ. Nó trở thành một véc tơ có giá trị vô hướng là yêu cầu cơ bản cho quá trình phân tích.

AutoML làm gì?

Máy học tự động hoặc AutoML , nhằm mục đích giảm hoặc loại bỏ nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao để xây dựng các mô hình học máy và học sâu. Thay vào đó, một AutoML hệ thống cho phép bạn cung cấp dữ liệu đào tạo được gắn nhãn làm đầu vào và nhận mô hình được tối ưu hóa làm đầu ra.