Видео: Что такое дрейф модели в машинном обучении?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52
Из Википедии, бесплатной энциклопедии. В прогнозной аналитике и машинное обучение , концепция дрейф означает, что статистические свойства целевой переменной, которые модель пытается предсказать, измениться с течением времени непредвиденными способами. Это вызывает проблемы, потому что прогнозы становятся менее точными с течением времени.
Кроме того, что такое дрейф модели?
Модель Drift это второй этап цикла Куна. Цикл начинается в нормальной науке, где поле имеет модель понимания (его парадигмы), которая работает. В модель позволяет участникам поля решать интересующие проблемы.
Во-вторых, каков сдвиг в сборе данных? Но одна вещь, которая заставляет вас чувствовать себя прикованной к экрану, - это дрейф данных . Дрейф данных это сумма данные изменения - подумайте о мобильных взаимодействиях, журналах датчиков и потоках посещений в Интернете - которые начали свою жизнь с благих намерений бизнес-настроек или обновлений системы, как более подробно объясняет здесь участник CMSWire Гириш Панча.
Точно так же спрашивается, что такое обнаружение дрейфа?
Возникающая проблема в потоках данных - это обнаружение концепции дрейф . В этой работе мы определяем метод для обнаружение концепция дрейф , даже в случае медленного постепенного изменения. Он основан на оценочном распределении расстояний между ошибками классификации.
Что такое дрейф концепций в интеллектуальном анализе потоков данных?
Дрейф концепции в машинном обучении и сбор данных относится к изменению отношений между вводом и выводом данные в основной проблеме с течением времени. В других областях это изменение можно назвать «ковариатным сдвигом», «сдвигом набора данных» или «нестационарностью».
Рекомендуемые:
Что такое ошибка обобщения в машинном обучении?
В приложениях контролируемого обучения в машинном обучении и теории статистического обучения ошибка обобщения (также известная как ошибка вне выборки) является мерой того, насколько точно алгоритм может предсказать значения результатов для ранее невидимых данных
Что такое фреймворк в машинном обучении?
Что такое Machine Learning Framework. Платформа машинного обучения - это интерфейс, библиотека или инструмент, который позволяет разработчикам более легко и быстро создавать модели машинного обучения, не вдаваясь в подробности лежащих в основе алгоритмов
Что такое развертывание модели в машинном обучении?
Что такое развертывание модели? Развертывание - это метод, с помощью которого вы интегрируете модель машинного обучения в существующую производственную среду для принятия практических бизнес-решений на основе данных
Что такое сокращение функций в машинном обучении?
Цель использования сокращения функций - уменьшить количество функций (или переменных), которые компьютер должен обрабатывать для выполнения своей функции. Сокращение функций используется для уменьшения количества измерений, делая данные менее разреженными и более статистически значимыми для приложений машинного обучения
Что такое развертывание в машинном обучении?
Развертывание - это метод, с помощью которого вы интегрируете машинную модель обучения в существующую производственную среду для принятия практических бизнес-решений на основе данных