2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2025-01-22 17:23
Järelevalve all õppimine rakendused sisse masinõpe ja statistiline õppimine teooria, üldistusviga (tuntud ka kui valimiväline viga ) on mõõt selle kohta, kui täpselt suudab algoritm ennustada varem nähtamatute andmete tulemusväärtusi.
Järelikult, millised on masinõppes levinumad veatüübid?
Binaarse klassifikatsiooni probleemide jaoks on kaks peamist vigade tüübid . Tüüp 1 vead (valepositiivsed) ja Tüüp 2 vead (valenegatiivsed). Tihti on mudelivaliku ja häälestamise kaudu võimalik üht suurendada ja teist vähendada ning sageli tuleb valida, milline vea tüüp on vastuvõetavam.
Tea ka, mis on masinõppes liigne sobitamine? Ülesobitamine masinõppes Ülesobitamine viitab mudelile, mis modelleerib treeningandmeid liiga hästi. Ülesobitamine juhtub siis, kui mudel õpib koolitusandmete detaile ja müra sel määral, et see mõjutab negatiivselt mudeli toimivust uute andmete puhul.
Samuti küsiti, mis on üldistamise jõudlus?
The üldistamise jõudlus õppealgoritmi puhul viitab esitus algoritmi õpitud mudelite valimiväliste andmete põhjal.
Mis on klassifitseerimisviga?
Klassifitseerimisviga . The klassifitseerimisviga Ei Individuaalse programmi i väärtus sõltub valesti klassifitseeritud proovide arvust (valepositiivsed pluss valenegatiivsed) ja seda hinnatakse valemiga: kus f on valesti klassifitseeritud näidisjuhtumite arv ja n on näidisjuhtumite koguarv.
Soovitan:
Mida peaksin masinõppe jaoks õppima?
Enne masinõppe õppimise alustamist oleks parem, kui tutvuksite järgmise teemaga üksikasjalikumalt. Tõenäosusteooria. Lineaaralgebra. Graafiteooria. Optimeerimise teooria. Bayesi meetodid. Arvestus. Mitme muutujaga arvutus. Ja programmeerimiskeeled ja andmebaasid nagu:
Mis on masinõppe raamistik?
Mis on masinõppe raamistik. Masinõppe raamistik on liides, teek või tööriist, mis võimaldab arendajatel hõlpsamini ja kiiremini luua masinõppemudeleid, ilma et nad peaksid sattuma aluseks olevate algoritmide keerukesse
Mis on masinõppe regressiooniprobleem?
Regressiooniprobleem on siis, kui väljundmuutujaks on reaalne või pidev väärtus, näiteks "palk" või "kaal". Kasutada saab palju erinevaid mudeleid, lihtsaim on lineaarne regressioon. See püüab sobitada andmeid parima hüpertasandiga, mis läbib punkte
Mis on masinõppe analüütika?
Masinõpe on andmeanalüüsi meetod, mis automatiseerib analüütilise mudeli loomise. See on tehisintellekti haru, mis põhineb ideel, et süsteemid saavad andmetest õppida, mustreid tuvastada ja otsuseid teha minimaalse inimese sekkumisega
Milline Azure'i teenus suudab pakkuda masinõppe jaoks suurandmete analüüsi?
Õppetee kirjeldus Microsoft Azure pakub tugevaid teenuseid suurandmete analüüsimiseks. Üks tõhusamaid viise on salvestada oma andmed Azure Data Lake Storage Gen2 ja seejärel töödelda neid Sparki abil Azure Databricksis. Azure Stream Analytics (ASA) on Microsofti teenus reaalajas andmeanalüüsiks