Kio estas ensamble-lernado?
Ensemblolernado estas maŝinlernado tekniko kiu implikas kombini plurajn modelojn por plibonigi la ĝeneralan efikecon kaj prognozan potencon de la sistemo. La baza ideo malantaŭ ensemblolernado estas ke agregante la prognozojn de multoblaj modeloj, la rezulta modelo ofte povas superi iujn ajn da la individuaj modeloj implikitaj. Estas pluraj malsamaj aliroj
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Enkonduko, Kio estas maŝina lernado
Kiu algoritmo taŭgas por kiu datuma ŝablono?
En la kampo de artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado, elekti la plej taŭgan algoritmon por aparta datuma ŝablono estas decida por atingi precizajn kaj efikajn rezultojn. Malsamaj algoritmoj estas dizajnitaj por pritrakti specifajn specojn de datumpadronoj, kaj kompreni iliajn karakterizaĵojn povas multe plibonigi la agadon de maŝinlernado-modeloj. Ni esploru diversajn algoritmojn
Kiel neciferaj datumoj povas esti pritraktitaj en maŝinlernado-algoritmoj?
Pritrakti ne-nombrajn datumojn en maŝinlernado-algoritmoj estas decida tasko por eltiri signifajn komprenojn kaj fari precizajn prognozojn. Dum multaj maŝinlernado-algoritmoj estas dizajnitaj por pritrakti nombrajn datenojn, ekzistas pluraj teknikoj haveblaj por antaŭprocezi kaj transformi ne-nombrajn datenojn en taŭgan formaton por analizo. En ĉi tiu respondo, ni esploros