Featurization در یادگیری ماشینی چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

بسیاری از موفقیت های فراگیری ماشین در واقع موفقیت در ویژگی های مهندسی است که زبان آموز می تواند آن را درک کند. مهندسی ویژگی، فرآیند تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌هایی است که مشکل اساسی را به مدل‌های پیش‌بینی بهتر نشان می‌دهند، که منجر به بهبود دقت مدل در داده‌های دیده نشده می‌شود.

به طور مشابه، ممکن است بپرسید که ویژگی های یادگیری ماشین چیست؟

که در فراگیری ماشین و تشخیص الگو، الف ویژگی یک ویژگی یا ویژگی قابل اندازه گیری فردی یک پدیده در حال مشاهده است. انتخاب آموزنده، تبعیض آمیز و مستقل امکانات گامی حیاتی برای الگوریتم های موثر در تشخیص الگو، طبقه بندی و رگرسیون است.

علاوه بر موارد فوق، یک نمونه در یادگیری ماشین چیست؟ نمونه، مثال : یک نمونه، مثال نمونه ای در داده های آموزشی است. یک نمونه، مثال با تعدادی ویژگی توصیف می شود. یک ویژگی می تواند یک برچسب کلاس باشد. ویژگی/ویژگی: یک ویژگی جنبه ای از یک است نمونه، مثال (به عنوان مثال دما، رطوبت). ویژگی ها اغلب ویژگی ها در نامیده می شوند فراگیری ماشین.

علاوه بر این، ویژگی داده چیست؟

در تمام این موارد، ممکن است تعجب کنید که واقعاً چه چیزی برجسته سازی است. برای آسان کردن آن، این فرآیندی است که شی JSON تودرتو را به یک اشاره گر تبدیل می کند. این یک بردار با مقدار اسکالر است که نیاز اساسی برای فرآیند تحلیل است.

AutoML چه کاری انجام می دهد؟

یادگیری ماشین خودکار یا AutoML ، با هدف کاهش یا حذف نیاز به دانشمندان ماهر داده برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است. در عوض، یک AutoML سیستم به شما امکان می دهد داده های آموزشی برچسب گذاری شده را به عنوان ورودی ارائه دهید و یک مدل بهینه را به عنوان خروجی دریافت کنید.