რა არის მახასიათებელი მანქანათმცოდნეობაში?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

წარმატების დიდი ნაწილი მანქანათმცოდნეობა სინამდვილეში არის წარმატება საინჟინრო მახასიათებლებში, რომელთა გაგებაც მოსწავლეს შეუძლია. მახასიათებლის ინჟინერია არის ნედლი მონაცემების მახასიათებლებად გარდაქმნის პროცესი, რომლებიც უკეთ წარმოადგენენ ძირითად პრობლემას პროგნოზირებულ მოდელებზე, რაც იწვევს მოდელის სიზუსტის გაუმჯობესებას უხილავ მონაცემებზე.

ანალოგიურად, თქვენ შეიძლება იკითხოთ, რა არის მანქანური სწავლების მახასიათებლები?

In მანქანათმცოდნეობა და ნიმუშის ამოცნობა, ა თვისება არის ინდივიდუალური გაზომვადი თვისება ან დაკვირვებული ფენომენის მახასიათებელი. არჩევა ინფორმაციული, დისკრიმინაციული და დამოუკიდებელი მახასიათებლები არის გადამწყვეტი ნაბიჯი ეფექტური ალგორითმებისთვის შაბლონების ამოცნობის, კლასიფიკაციისა და რეგრესიის მიმართულებით.

ზემოაღნიშნულის გარდა, რა არის მაგალითი მანქანათმცოდნეობაში? მაგალითად : ან მაგალითად არის მაგალითი ტრენინგის მონაცემებში. ან მაგალითად აღწერილია მრავალი ატრიბუტით. ერთი ატრიბუტი შეიძლება იყოს კლასის ლეიბლი. ატრიბუტი/მახასიათებელი: ატრიბუტი არის an-ის ასპექტი მაგალითად (მაგ. ტემპერატურა, ტენიანობა). ატრიბუტებს ხშირად უწოდებენ მახასიათებლებს მანქანათმცოდნეობა.

ამის გარდა, რა არის მონაცემთა ფუნქციონირება?

ამ ყველაფერში თქვენ შეიძლება გაინტერესებთ რა რეალურად მახასიათებელი არის. ამის გასაადვილებლად, ეს არის პროცესი, რომელიც გარდაქმნის ჩადგმულ JSON ობიექტს მაჩვენებლად. ის ხდება სკალარული მნიშვნელობის ვექტორი, რომელიც არის ანალიზის პროცესის ძირითადი მოთხოვნა.

რას აკეთებს AutoML?

ავტომატური მანქანური სწავლება, ან AutoML , მიზნად ისახავს შეამციროს ან აღმოფხვრას მონაცემთა გამოცდილი მეცნიერების საჭიროება მანქანური სწავლისა და ღრმა სწავლის მოდელების შესაქმნელად. ამის ნაცვლად, ა AutoML სისტემა საშუალებას გაძლევთ მიაწოდოთ ეტიკეტირებული ტრენინგის მონაცემები შეყვანის სახით და მიიღოთ ოპტიმიზებული მოდელი, როგორც გამოსავალი.