Videó: Mi az a modellsodródás a gépi tanulásban?
2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48
A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából. A prediktív analitikában és gépi tanulás , a koncepció sodródás azt jelenti, hogy a célváltozó statisztikai tulajdonságai, amelyek a modell előre nem látható módon próbál megjósolni, idővel változni. Ez problémákat okoz, mivel az előrejelzések az idő múlásával egyre kevésbé pontosak
Ezen kívül mi az a modelldrift?
Modell Drift a Kuhn-ciklus második lépése. A ciklus a normál tudományban kezdődik, ahol egy mezőnek a modell megértésének (paradigmájának), amely működik. Az modell lehetővé teszi a terület tagjai számára az érdeklődésre számot tartó problémák megoldását.
Másodszor, mi a sodródás az adatgyűjtésben? De egy dolog, ami miatt a képernyőhöz láncolva érzi magát, az az adatsodródás . Adatsodródás az összege adat olyan változások – gondoljunk a mobil interakciókra, az érzékelőnaplókra és a webes kattintási adatfolyamokra –, amelyek jó szándékú üzleti módosításokként vagy rendszerfrissítésekként indultak el, ahogy a CMSWire közreműködője, Girish Pancha itt részletesebben elmagyarázza.
Hasonlóan felteszik a kérdést, hogy mi az a sodródás-észlelés?
A Data Streamsben felmerülő probléma az érzékelés a koncepció sodródás . Ebben a munkában egy módszert határozunk meg észlelése koncepció sodródás , lassú fokozatos változás esetén is. Az osztályozási hibák közötti távolságok becsült eloszlásán alapul.
Mi az a Concept drift az adatfolyam-bányászatban?
Fogalom sodródás a gépi tanulásban és adatbányászat az input és output közötti kapcsolatok változására utal adat az alapproblémában idővel. Más területeken ezt a változást „kovariációs eltolódásnak”, „adatkészlet-eltolásnak” vagy „nem stacionaritásnak” nevezik.
Ajánlott:
Mi az általánosítási hiba a gépi tanulásban?
A gépi tanulás és a statisztikai tanuláselmélet felügyelt tanulási alkalmazásaiban az általánosítási hiba (más néven mintán kívüli hiba) annak mértéke, hogy egy algoritmus milyen pontosan képes előrejelezni a korábban nem látott adatok kimeneti értékeit
Mi a keretrendszer a gépi tanulásban?
Mi az a gépi tanulási keretrendszer. A Machine Learning Framework olyan interfész, könyvtár vagy eszköz, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy könnyebben és gyorsabban építsenek gépi tanulási modelleket anélkül, hogy belemennének az alapul szolgáló algoritmusok kavicsaiba
Mi a regressziós probléma a gépi tanulásban?
Regressziós probléma az, ha a kimeneti változó valós vagy folytonos érték, például „fizetés” vagy „súly”. Sokféle modell használható, a legegyszerűbb a lineáris regresszió. Megpróbálja az adatokat a legjobb hipersíkhoz illeszteni, amely átmegy a pontokon
Mit jelent a modell bevezetése a gépi tanulásban?
Mi az a modellbevezetés? A telepítés az a módszer, amellyel egy gépi tanulási modellt integrálhat egy meglévő termelési környezetbe, hogy adatokon alapuló gyakorlati üzleti döntéseket hozhasson
Mi a funkciócsökkentés a gépi tanulásban?
A funkciócsökkentés használatának célja azon szolgáltatások (vagy változók) számának csökkentése, amelyeket a számítógépnek fel kell dolgoznia a funkciójának ellátásához. A funkciócsökkentés a dimenziók számának csökkentésére szolgál, így az adatok kevésbé ritkák és statisztikailag szignifikánsabbak a gépi tanulási alkalmazások számára