Разработка функций

Разработка функциональных возможностей Основы машинного обучения Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает данные и использует их для […]

Разработка функциональных возможностей

  • Основы машинного обучения

    • Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает данные и использует их для создания моделей. 
    • Обучение с учителем включает в себя предоставление модели обучающих данных с метками классов. 
    • Обучение без учителя включает в себя изучение данных без предоставления меток классов. 
  • Разработка функций

    • Разработка функций — это этап предварительной обработки данных, который преобразует их в более эффективный набор входных данных. 
    • Функции включают в себя атрибуты данных, которые предоставляют информацию для повышения точности моделей. 
  • Кластеризация

    • Кластеризация объектов включает в себя группировку данных на основе сходства. 
    • Алгоритмы разработки объектов включают в себя матричную/тензорную декомпозицию для кластеризации с ограничениями на неотрицательность коэффициентов. 
  • Прогнозирующее моделирование

    • Разработка объектов включает в себя выбор и создание функций, а также извлечение и уменьшение размерности данных. 
    • Выбор функций может предотвратить переобучение модели и уменьшить количество признаков. 
  • Автоматизация

    • Автоматизация разработки функций включает в себя использование программного обеспечения для автоматизации процесса. 
    • Существуют библиотеки и инструменты с открытым исходным кодом для автоматизации разработки функций на основе реляционных данных и временных рядов. 
  • Глубокий синтез признаков

    • Алгоритм глубокого синтеза признаков (DFS) выиграл соревнование по машинному обучению. 
  • Хранилища функций

    • Хранилища функций — это места для хранения и упорядочивания функций для использования в обучении моделей или для составления прогнозов. 
  • Альтернативы

    • Разработка функций может быть трудоемкой и подверженной ошибкам, в то время как глубокое обучение может использоваться для обработки данных без необходимости разработки функций. 
  • Смотрите также

    • Ковариация, преобразование данных, извлечение признаков, изучение особенностей, трюк с хэшированием, метод ядра. 
  • Рекомендации

    • Для дальнейшего чтения рекомендуется ознакомиться с соответствующими статьями и источниками. 

Полный текст статьи:

Разработка функций — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх