मशीन लर्निंग में फीचराइजेशन क्या है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

की सफलता के बहुत मशीन लर्निंग वास्तव में इंजीनियरिंग सुविधाओं में सफलता है जिसे एक शिक्षार्थी समझ सकता है। फ़ीचर इंजीनियरिंग कच्चे डेटा को सुविधाओं में बदलने की प्रक्रिया है जो भविष्य कहनेवाला मॉडल के लिए अंतर्निहित समस्या का बेहतर प्रतिनिधित्व करती है, जिसके परिणामस्वरूप अनदेखी डेटा पर बेहतर मॉडल सटीकता होती है।

इसी तरह, आप पूछ सकते हैं कि मशीन लर्निंग में क्या विशेषताएं हैं?

में मशीन लर्निंग और पैटर्न मान्यता, ए विशेषता एक व्यक्तिगत औसत दर्जे की संपत्ति या किसी घटना की विशेषता है जिसे देखा जा रहा है। सूचनात्मक, भेदभावपूर्ण और स्वतंत्र चुनना विशेषताएं पैटर्न मान्यता, वर्गीकरण और प्रतिगमन में प्रभावी एल्गोरिदम के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।

ऊपर के अलावा, मशीन लर्निंग में एक उदाहरण क्या है? उदाहरण : एक उदाहरण प्रशिक्षण डेटा में एक उदाहरण है। एक उदाहरण अनेक गुणों द्वारा वर्णित है। एक विशेषता एक वर्ग लेबल हो सकती है। विशेषता/विशेषता: एक विशेषता एक का एक पहलू है उदाहरण (जैसे तापमान, आर्द्रता)। विशेषताओं को अक्सर विशेषताएं कहा जाता है मशीन लर्निंग.

इसके अलावा डाटा फीचराइजेशन क्या है?

इस सब में, आप सोच रहे होंगे कि वास्तव में क्या है विशेषता है। इसे आसान बनाने के लिए, यह एक ऐसी प्रक्रिया है जो नेस्टेड JSON ऑब्जेक्ट को पॉइंटर में बदल देती है। यह अदिश मान का एक सदिश बन जाता है जो विश्लेषण प्रक्रिया के लिए मूलभूत आवश्यकता है।

ऑटोएमएल क्या करता है?

स्वचालित मशीन लर्निंग, या ऑटोएमएल , का उद्देश्य मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल बनाने के लिए कुशल डेटा वैज्ञानिकों की आवश्यकता को कम करना या समाप्त करना है। इसके बजाय, एक ऑटोएमएल सिस्टम आपको इनपुट के रूप में लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा प्रदान करने और आउटपुट के रूप में एक अनुकूलित मॉडल प्राप्त करने की अनुमति देता है।