Čo je to súborové učenie?
Ensemble learning je technika strojového učenia, ktorá zahŕňa kombinovanie viacerých modelov s cieľom zlepšiť celkový výkon a predikčnú schopnosť systému. Základnou myšlienkou súborového učenia je, že agregovaním predpovedí viacerých modelov môže výsledný model často prekonať ktorýkoľvek z jednotlivých zahrnutých modelov. Existuje niekoľko rôznych prístupov
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Ktorý algoritmus je vhodný pre ktorý dátový vzor?
V oblasti umelej inteligencie a strojového učenia je pre dosiahnutie presných a efektívnych výsledkov rozhodujúci výber najvhodnejšieho algoritmu pre konkrétny dátový vzor. Rôzne algoritmy sú navrhnuté tak, aby zvládali špecifické typy dátových vzorov a pochopenie ich charakteristík môže výrazne zvýšiť výkon modelov strojového učenia. Poďme preskúmať rôzne algoritmy
Ako možno v algoritmoch strojového učenia spracovať nenumerické údaje?
Spracovanie nenumerických údajov v algoritmoch strojového učenia je kľúčovou úlohou na získanie zmysluplných poznatkov a presné predpovede. Zatiaľ čo mnoho algoritmov strojového učenia je navrhnutých na spracovanie numerických údajov, existuje niekoľko techník na predspracovanie a transformáciu nenumerických údajov do vhodného formátu na analýzu. V tejto odpovedi preskúmame