¿Qué es la Featurización en el aprendizaje automático?
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Video: ¿Qué es la Featurización en el aprendizaje automático?

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Anonim

Gran parte del éxito de aprendizaje automático es en realidad el éxito en las funciones de ingeniería que el alumno puede comprender. La ingeniería de características es el proceso de transformar datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos, lo que resulta en una mayor precisión del modelo en datos invisibles.

De manera similar, puede preguntarse, ¿cuáles son las características del aprendizaje automático?

En aprendizaje automático y reconocimiento de patrones, un característica es una propiedad o característica individual mensurable de un fenómeno que se está observando. Elegir informativo, discriminatorio e independiente características es un paso crucial para algoritmos efectivos en el reconocimiento, clasificación y regresión de patrones.

Además de lo anterior, ¿qué es una instancia en el aprendizaje automático? Ejemplo : Un ejemplo es un ejemplo en los datos de entrenamiento. Un ejemplo se describe mediante una serie de atributos. Un atributo puede ser una etiqueta de clase. Atributo / Característica: Un atributo es un aspecto de un ejemplo (por ejemplo, temperatura, humedad). Los atributos a menudo se denominan características en Aprendizaje automático.

Además de esto, ¿qué es la Caracterización de datos?

En todo esto, es posible que se pregunte qué es realmente caracterización es. Para hacerlo más fácil, es un proceso que convierte el objeto JSON anidado en un puntero. Se convierte en un vector de valor escalar que es el requisito básico para el proceso de análisis.

¿Qué hace AutoML?

Aprendizaje automático automatizado, o AutoML , tiene como objetivo reducir o eliminar la necesidad de científicos de datos capacitados para construir modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. En cambio, un AutoML El sistema le permite proporcionar los datos de entrenamiento etiquetados como entrada y recibir un modelo optimizado como salida.

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