Vidéo: Qu'est-ce que la fonctionnalité dans l'apprentissage automatique ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Une grande partie du succès de apprentissage automatique est en fait un succès dans les fonctionnalités d'ingénierie qu'un apprenant peut comprendre. L'ingénierie des caractéristiques est le processus de transformation des données brutes en caractéristiques qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs, ce qui améliore la précision du modèle sur les données invisibles.
De même, vous pouvez vous demander quelles sont les fonctionnalités de l'apprentissage automatique ?
Dans apprentissage automatique et la reconnaissance des formes, un caractéristique est une propriété individuelle mesurable ou une caractéristique d'un phénomène observé. Choisir informatif, discriminant et indépendant caractéristiques est une étape cruciale pour des algorithmes efficaces dans la reconnaissance de formes, la classification et la régression.
À côté de ci-dessus, qu'est-ce qu'une instance en apprentissage automatique ? Exemple : Un exemple est un exemple dans les données d'entraînement. Un exemple est décrit par un certain nombre d'attributs. Un attribut peut être une étiquette de classe. Attribut/caractéristique: Un attribut est un aspect d'un exemple (ex: température, humidité). Les attributs sont souvent appelés caractéristiques dans Apprentissage automatique.
À côté de cela, qu'est-ce que la fonctionnalité de données ?
Dans tout cela, vous vous demandez peut-être ce qui mise en vedette est. Pour faciliter les choses, il s'agit d'un processus qui convertit l'objet JSON imbriqué en un pointeur. Il devient un vecteur de valeur scalaire qui est l'exigence de base pour le processus d'analyse.
Que fait AutoML ?
Apprentissage automatique automatisé, ou AutoML , vise à réduire ou à éliminer le besoin de spécialistes des données qualifiés pour créer des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. Au lieu de cela, un AutoML Le système vous permet de fournir les données d'entraînement étiquetées en entrée et de recevoir un modèle optimisé en sortie.
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