Vídeo: Què és l'error de generalització en l'aprenentatge automàtic?
2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44
En vigilància aprenentatge aplicacions en aprenentatge automàtic i estadístic aprenentatge teoria, error de generalització (també conegut com a fora de mostra error ) és una mesura de la precisió amb què un algorisme és capaç de predir els valors de resultats de dades no vistes anteriorment.
En conseqüència, quins són els tipus d'error habituals en l'aprenentatge automàtic?
Per als problemes de classificació binària, hi ha dos principals tipus d'errors . Tipus 1 errors (falsos positius) i Tipus 2 errors (falsos negatius). Sovint és possible mitjançant la selecció i l'ajustament del model augmentar un mentre es redueix l'altre, i sovint s'ha de triar quin tipus d'error és més acceptable.
Sapigueu també, què és el sobreajust en l'aprenentatge automàtic? Overfitting en Machine Learning Overfitting fa referència a un model que modela massa bé les dades d'entrenament. Sobreajustament Succeeix quan un model aprèn el detall i el soroll de les dades d'entrenament fins al punt que afecta negativament el rendiment del model en dades noves.
També es va preguntar, què és el rendiment de la generalització?
El rendiment de generalització d'un algorisme d'aprenentatge es refereix al rendiment sobre dades fora de mostra dels models apresos per l'algorisme.
Què és l'error de classificació?
Error de classificació . El error de classificació Ei d'un programa individual i depèn del nombre de mostres classificades incorrectament (falsos positius més falsos negatius) i s'avalua mitjançant la fórmula: on f és el nombre de casos mostrals classificats incorrectament, i n és el nombre total de casos mostrals.
Recomanat:
Per què hauríeu d'aprendre aprenentatge automàtic?
Vol dir que podeu analitzar tones de dades, extreure valor i obtenir-ne informació, i després fer servir aquesta informació per entrenar un model d'aprenentatge automàtic per predir resultats. En moltes organitzacions, un enginyer d'aprenentatge automàtic sovint s'associa amb un científic de dades per a una millor sincronització dels productes de treball
Què és l'aprenentatge automàtic amb Python?
Introducció a l'aprenentatge automàtic mitjançant Python. L'aprenentatge automàtic és un tipus d'intel·ligència artificial (IA) que proporciona als ordinadors la capacitat d'aprendre sense ser programats explícitament. L'aprenentatge automàtic se centra en el desenvolupament de programes informàtics que poden canviar quan s'exposen a noves dades
Per què les empreses haurien d'utilitzar l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic en els negocis ajuda a millorar l'escalabilitat empresarial i a millorar les operacions empresarials de les empreses de tot el món. Les eines d'intel·ligència artificial i nombrosos algorismes de ML han guanyat una enorme popularitat a la comunitat d'anàlisi empresarial
Què he d'aprendre per a l'aprenentatge automàtic?
Seria millor si apreneu més informació sobre el tema següent en detall abans de començar a aprendre aprenentatge automàtic. Teoria de la probabilitat. Àlgebra linial. Teoria dels grafs. Teoria de l'optimització. Mètodes bayesians. Càlcul. Càlcul multivariant. I llenguatges de programació i bases de dades com:
Què és l'aprenentatge automàtic en intel·ligència artificial?
L'aprenentatge automàtic (ML) és la branca de la ciència dedicada a l'estudi d'algorismes i models estadístics que els sistemes informàtics utilitzen per dur a terme una tasca específica sense utilitzar instruccions explícites, basant-se en patrons i inferències. Es considera un subconjunt de la intel·ligència artificial