Herausforderungen und Anwendungen des maschinellen Lernens

Name: Herausforderungen und Anwendungen des maschinellen Lernens
Author: Gabriel Popoola

Dieses Kapitel befasst sich mit den Herausforderungen und Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens. Es wird die Modellauswahl für maschinelles Lernen…

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Kurs: On-Demand

Willkommen beim Kurs von KnowledgeCity zum maschinellen Lernen, Maschinelles Lernen, Herausforderungen und Anwendungen. In diesen Lektionen erfahren Sie mehr über die Modellauswahl, Herausforderungen, ethische Überlegungen, Schlüsselüberlegungen, und Anwendungen. Was ist Modellauswahl? Die Modellauswahl ist der Prozess der Auswahl ein gutes maschinelles Lernmodell zum Trainieren mit einem Datensatz. Es kann auf zwei Arten angewendet werden. Erstens kann es sich um mehrere Modelle desselben Typs handeln, oder es kann sich um mehrere Modelle unterschiedlichen Typs handeln. Dinge, die bei der Modellauswahl zu beachten sind, unsere Stakeholder-Anforderungen. Für wen oder was auch immer Sie dieses Modell produzieren, Was sind die Kriterien des Kunden. Rechenressourcen verfügbar. Also abhängig von der Komplexität des Modells, es kann durchaus unmöglich sein um einige der komplexeren zu implementieren, Angesichts der Rechenressourcen, die Sie haben Ihnen zur Verfügung. Sie müssen sich also für ein Modell entscheiden das kann man eigentlich trainieren, angesichts der Ressourcen, die Sie haben. Darüber hinaus möchten Sie das Gesamtziel berücksichtigen oder Zweck des Modells, das trainiert oder entwickelt wird. Und wenn also Das Ziel des Modells ist es, Vorhersagen über Daten zu treffen die ähnlich wie die Trainingsdaten aussehen können oder auch nicht, Dann möchten Sie sicher sein, welches Modell Sie auswählen ist robust gegenüber Veränderungen. Wenn Sie zufällig wissen, dass die Daten Sie werden verwenden klassifizieren werden den Trainingsdaten sehr ähnlich sein, oder es wird keine große Varianz oder Variation geben, dann können Sie wahrscheinlich ein einfacheres Modell auswählen. Als nächstes werde ich auf die Vor- und Nachteile des Modells eingehen. Für Support-Vektor-Maschinen, Die Vorteile sind, dass es nicht stark von Ausreißern beeinflusst wird. Es ist eine der besten Möglichkeiten, wenn Klassen trennbar sind und es funktioniert gut mit hochdimensionalen Daten. Einige Nachteile sind, dass es bei großen Datensätzen langsam sein kann. Und wenn sich Ihre Klassen in irgendeiner Weise überschneiden, dann kann es die Leistung des Modells stark beeinträchtigen. Und schließlich die Auswahl der richtigen Kernel-Funktion kann für SVMs sehr knifflig und schwierig sein. Für die logistische Regression Die Profis sind, dass es einfach zu implementieren ist. Es ist nicht erforderlich, dass Sie Ihre Funktionen in irgendeiner Weise skalieren. Und es ist nicht erforderlich, Ihre Hyperparameter zu optimieren in irgendeiner Weise. Auf der negativen Seite, Sie sind für nichtlineare Daten nicht sehr nützlich. Bei stark korrelierten Eingabedaten schneiden sie schlecht ab. Und sie werden leicht übertroffen durch andere Algorithmen und Klassifikatoren. Für zufällige Wälder, Sie eignen sich gut für den Umgang mit fehlenden Daten. Sie werden nicht stark von Ausreißern beeinflusst. Und sie haben geringere Fehler als einzelne Bäume. Auf der negativen Seite, Die Merkmale müssen eine gewisse Vorhersagekraft haben. Sie sind nicht leicht erklärbar weil sie so viele kleinere Klassifikatoren beinhalten. Und sie benötigen die Vorhersagen der Bäume unkorreliert sein. Schließlich für Entscheidungsbäume, Die Profis sind, dass sie die Daten nicht benötigen normalisiert oder skaliert werden. Sie sind nicht stark von fehlenden Werten betroffen. Und sie sind leicht zu erklären und zu visualisieren. Auf der Unterseite, sie neigen zu Überanpassung, empfindlich auf kleinste Datenänderungen. Und sie können längere Trainingszeiten haben. Damit ist diese Lektion abgeschlossen. Als nächstes werden wir einige der Herausforderungen besprechen mit maschinellem Lernen. Danke.

Anfänger Anbieter : Gabriel Popoola 5 Lektionen · 10m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Urdu, Chinese

Kursbeschreibung

Dieses Kapitel befasst sich mit den Herausforderungen und Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens. Es wird die Modellauswahl für maschinelles Lernen sowie ethische und andere wichtige Überlegungen behandeln. Spezifische Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens - sowie einige der beliebtesten Anwendungen - werden ebenfalls behandelt.

Lernziele:

Fähigkeiten:

Was Sie lernen werden

Erfahren Sie mehr über die Haupttypen der Modellauswahl im maschinellen Lernen
Identifizieren Sie häufige Herausforderungen im maschinellen Lernen
Untersuchen Sie ethische Überlegungen, die für maschinelles Lernen relevant sind
Überprüfen Sie Schlüsselüberlegungen beim Arbeiten mit maschinellem Lernen
Erkunden Sie beliebte Anwendungen des maschinellen Lernens

Wichtige Erkenntnisse

Dieses Kapitel behandelt Herausforderungen und Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen.
Die Modellauswahl umfasst das Verständnis ihrer Haupttypen im Kontext des maschinellen Lernens.
Maschinelles Lernen beinhaltet sowohl ethische Überlegungen als auch andere Schlüsselüberlegungen.
Der Kurs behandelt spezifische Herausforderungen des maschinellen Lernens zusammen mit einigen seiner beliebteren Anwendungen.

Häufig gestellte Fragen

Was behandelt dieser Kurs?

Er behandelt Herausforderungen und Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen, einschließlich Modellauswahl, ethischer und anderer Schlüsselüberlegungen, spezifische Herausforderungen des maschinellen Lernens und einige seiner beliebteren Anwendungen.

Welche Lernziele verfolgt dieser Kurs?

Die Ziele sind, mehr über die Haupttypen der Modellauswahl zu erfahren und mehr über häufige Herausforderungen des maschinellen Lernens zu erfahren.

Welche Lektionen sind in diesem Kurs enthalten?

Die Lektionen sind Modellauswahl, Herausforderungen, ethische Überlegungen, Schlüsselüberlegungen und Anwendungen.

Mit welchen Fähigkeiten befasst sich dieser Kurs?

Er befasst sich mit automatisiertem maschinellem Lernen, maschinellem Lernen, Algorithmen des maschinellen Lernens, Methoden des maschinellen Lernens, Training von Modellen des maschinellen Lernens und Überwachung und Evaluierung von Modellen des maschinellen Lernens.