Kaj je učenje ansambla?
Ansambelsko učenje je tehnika strojnega učenja, ki vključuje kombiniranje več modelov za izboljšanje splošne učinkovitosti in napovedne moči sistema. Osnovna ideja za ansambelskim učenjem je, da lahko z združevanjem napovedi več modelov dobljeni model pogosto prekaša katerega koli od vključenih posameznih modelov. Obstaja več različnih pristopov
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Kateri algoritem je primeren za kateri podatkovni vzorec?
Na področju umetne inteligence in strojnega učenja je izbira najprimernejšega algoritma za določen podatkovni vzorec ključnega pomena za doseganje natančnih in učinkovitih rezultatov. Različni algoritmi so zasnovani za obravnavo določenih vrst podatkovnih vzorcev in razumevanje njihovih značilnosti lahko močno izboljša učinkovitost modelov strojnega učenja. Raziščimo različne algoritme
Kako se lahko v algoritmih strojnega učenja obravnavajo neštevilčni podatki?
Ravnanje z neštevilčnimi podatki v algoritmih strojnega učenja je ključna naloga za pridobitev pomembnih vpogledov in natančne napovedi. Čeprav je veliko algoritmov strojnega učenja zasnovanih za obdelavo numeričnih podatkov, je na voljo več tehnik za predhodno obdelavo in pretvorbo neštevilčnih podatkov v primeren format za analizo. V tem odgovoru bomo raziskali