Wat is kenmerking in masjienleer?
Wat is kenmerking in masjienleer?

Video: Wat is kenmerking in masjienleer?

Video: Wat is kenmerking in masjienleer?
Video: Wat is debiet en regiem? En wat is verval en verhang? | Thema Leefomgeving water | Examentraining 2024, November
Anonim

Baie van die sukses van Masjienleer is eintlik sukses in ingenieurskenmerke wat 'n leerder kan verstaan. Kenmerkingenieurswese is die proses om rou data te omskep in kenmerke wat die onderliggende probleem beter verteenwoordig vir die voorspellende modelle, wat lei tot verbeterde modelakkuraatheid op onsigbare data.

Net so kan jy vra, wat is kenmerke in masjienleer?

In Masjienleer en patroonherkenning, a kenmerk is 'n individuele meetbare eienskap of eienskap van 'n verskynsel wat waargeneem word. Kies insiggewend, diskriminerend en onafhanklik kenmerke is 'n deurslaggewende stap vir effektiewe algoritmes in patroonherkenning, klassifikasie en regressie.

Behalwe hierbo, wat is 'n voorbeeld in masjienleer? Geval : 'n instansie is 'n voorbeeld in die opleidingsdata. An instansie word beskryf deur 'n aantal eienskappe. Een kenmerk kan 'n klasetiket wees. Eienskap/kenmerk: 'n Eienskap is 'n aspek van 'n instansie (bv. temperatuur, humiditeit). Eienskappe word dikwels kenmerke genoem in Masjienleer.

Benewens dit, wat is data-uitbeelding?

In dit alles wonder jy dalk wat eintlik kenmerking is. Om dit maklik te maak, is dit 'n proses wat die geneste JSON-voorwerp in 'n wyser omskakel. Dit word 'n vektor van skalêre waarde wat die basiese vereiste vir die ontledingsproses is.

Wat doen AutoML?

Outomatiese masjienleer, of AutoML , het ten doel om die behoefte aan geskoolde datawetenskaplikes te verminder of uit te skakel om masjienleer- en diepleermodelle te bou. In plaas daarvan, 'n AutoML stelsel laat jou toe om die benoemde opleidingsdata as insette te verskaf en 'n geoptimaliseerde model as uitset te ontvang.

Aanbeveel: