Co je to souborové učení?
Ensemble learning je technika strojového učení, která zahrnuje kombinování více modelů za účelem zlepšení celkového výkonu a prediktivní schopnosti systému. Základní myšlenkou souborového učení je, že agregací předpovědí více modelů může výsledný model často překonat kterýkoli z jednotlivých zahrnutých modelů. Existuje několik různých přístupů
- Vyšlo v Umělá inteligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Úvod, Co je to strojové učení
Který algoritmus je vhodný pro který datový vzor?
V oblasti umělé inteligence a strojového učení je výběr nejvhodnějšího algoritmu pro konkrétní datový vzor zásadní pro dosažení přesných a efektivních výsledků. Různé algoritmy jsou navrženy tak, aby zpracovávaly specifické typy datových vzorů a pochopení jejich charakteristik může výrazně zvýšit výkon modelů strojového učení. Pojďme prozkoumat různé algoritmy
Jak lze zacházet s nenumerickými daty v algoritmech strojového učení?
Manipulace s nenumerickými daty v algoritmech strojového učení je zásadním úkolem pro získání smysluplných poznatků a vytvoření přesných předpovědí. Zatímco mnoho algoritmů strojového učení je navrženo pro práci s numerickými daty, existuje několik dostupných technik pro předzpracování a transformaci nenumerických dat do vhodného formátu pro analýzu. V této odpovědi prozkoumáme