Makine öğreniminde Özelliklendirme nedir?

2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54

Başarının büyük bir kısmı makine öğrenme aslında bir öğrencinin anlayabileceği mühendislik özelliklerinde başarıdır. Özellik mühendisliği, ham verileri, tahmine dayalı modellere temeldeki sorunu daha iyi temsil eden özelliklere dönüştürme işlemidir, bu da görünmeyen veriler üzerinde gelişmiş model doğruluğu sağlar.

Benzer şekilde, makine öğrenimindeki özellikler nelerdir diye sorabilirsiniz.

İçinde makine öğrenme ve örüntü tanıma, bir özellik gözlemlenen bir olgunun bireysel ölçülebilir bir özelliği veya özelliğidir. Bilgilendirici, ayrımcı ve bağımsız seçim özellikleri örüntü tanıma, sınıflandırma ve regresyonda etkili algoritmalar için çok önemli bir adımdır.

Yukarıdakilerin yanında, makine öğreniminde bir örnek nedir? Misal : Bir misal eğitim verilerinde bir örnektir. Bir misal bir takım niteliklerle tanımlanır. Bir nitelik bir sınıf etiketi olabilir. Nitelik/Özellik: Nitelik, bir misal (örn. sıcaklık, nem). Nitelikler genellikle özellikler olarak adlandırılır. Makine öğrenme.

Bunun yanında veri Özelleştirme nedir?

Bütün bunlarda, aslında ne olduğunu merak ediyor olabilirsiniz. özellik NS. Bunu kolaylaştırmak için, yuvalanmış JSON nesnesini bir işaretçiye dönüştüren bir işlemdir. Analiz süreci için temel gereksinim olan bir skaler değer vektörü olur.

AutoML ne yapar?

Otomatik makine öğrenimi veya AutoML , yetenekli veri bilimcilerinin makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri oluşturma ihtiyacını azaltmayı veya ortadan kaldırmayı amaçlıyor. Bunun yerine, bir AutoML sistem, etiketli eğitim verilerini girdi olarak sağlamanıza ve çıktı olarak optimize edilmiş bir model almanıza olanak tanır.