Ano ang pag-aaral ng ensemble?
Ang ensemble learning ay isang machine learning technique na nagsasangkot ng pagsasama-sama ng maraming modelo upang mapabuti ang pangkalahatang performance at predictive power ng system. Ang pangunahing ideya sa likod ng pag-aaral ng ensemble ay na sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng mga hula ng maramihang mga modelo, ang resultang modelo ay kadalasang maaaring makalampas sa alinman sa mga indibidwal na modelong kasangkot. Mayroong ilang iba't ibang mga diskarte
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Aling algorithm ang angkop para sa kung aling pattern ng data?
Sa larangan ng artificial intelligence at machine learning, ang pagpili ng pinakaangkop na algorithm para sa isang partikular na pattern ng data ay mahalaga para sa pagkamit ng tumpak at mahusay na mga resulta. Ang iba't ibang algorithm ay idinisenyo upang pangasiwaan ang mga partikular na uri ng mga pattern ng data, at ang pag-unawa sa kanilang mga katangian ay maaaring lubos na mapahusay ang pagganap ng mga modelo ng machine learning. Tuklasin natin ang iba't ibang mga algorithm
Paano mapangasiwaan ang hindi numerical na data sa mga algorithm ng machine learning?
Ang pangangasiwa sa hindi numerical na data sa mga algorithm ng machine learning ay isang mahalagang gawain upang makakuha ng mga makabuluhang insight at makagawa ng mga tumpak na hula. Bagama't maraming mga machine learning algorithm ang idinisenyo upang pangasiwaan ang numerical na data, mayroong ilang mga diskarte na magagamit upang i-preprocess at baguhin ang hindi numerical na data sa isang angkop na format para sa pagsusuri. Sa sagot na ito, tutuklasin natin