Video: Wat is modeldrift bij machine learning?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51
Van Wikipedia, de gratis encyclopedie. In voorspellende analyses en machine learning , het concept drift betekent dat de statistische eigenschappen van de doelvariabele, die de model - probeert te voorspellen, in de loop van de tijd op onvoorziene manieren verandert. Dit veroorzaakt problemen omdat de voorspellingen minder nauwkeurig worden naarmate de tijd verstrijkt
Wat is daarnaast model drift?
Modelafwijking is de tweede stap van de Kuhn-cyclus. De cyclus begint in Normal Science waar een veld een model - van begrip (zijn paradigma) dat werkt. De model - stelt de leden van een veld in staat om interessante problemen op te lossen.
Ten tweede, wat is de afwijking in het verzamelen van gegevens? Maar één ding waardoor je je aan je scherm vastgeketend voelt, is: data drift . Gegevens drift is de som van gegevens veranderingen - denk aan mobiele interacties, sensorlogboeken en webclickstreams - die het leven begonnen als goedbedoelende zakelijke tweaks of systeemupdates, zoals CMSWire-bijdrager, Girish Pancha, hier in meer detail uitlegt.
Evenzo wordt gevraagd, wat is driftdetectie?
Een opkomend probleem in Data Streams is de detectie van concept drift . In dit werk definiëren we een methode voor detecteren concept drift , zelfs in het geval van langzame geleidelijke verandering. Het is gebaseerd op de geschatte verdeling van de afstanden tussen classificatiefouten.
Wat is Concept drift in datastream mining?
Concept drift in machine learning en datamining verwijst naar de verandering in de relaties tussen input en output gegevens in het onderliggende probleem in de loop van de tijd. In andere domeinen wordt deze wijziging misschien 'covariate shift', 'dataset shift' of 'nonstationarity' genoemd.
Aanbevolen:
Wat is een generalisatiefout bij machine learning?
In gesuperviseerde leertoepassingen in machine learning en statistische leertheorie, is generalisatiefout (ook bekend als de out-of-sample-fout) een maatstaf voor hoe nauwkeurig een algoritme uitkomstwaarden kan voorspellen voor voorheen onzichtbare gegevens
Wat is snoeien bij deep learning?
Snoeien is een techniek in deep learning die helpt bij de ontwikkeling van kleinere en efficiëntere neurale netwerken. Het is een modeloptimalisatietechniek waarbij onnodige waarden in de gewichtstensor worden geëlimineerd
Wat is een regressieprobleem bij machine learning?
Een regressieprobleem is wanneer de uitvoervariabele een reële of continue waarde is, zoals "salaris" of "gewicht". Er kunnen veel verschillende modellen worden gebruikt, de eenvoudigste is de lineaire regressie. Het probeert gegevens te passen met het beste hypervlak dat door de punten gaat
Wat is functievermindering bij machine learning?
Het doel van het gebruik van functiereductie is om het aantal functies (of variabelen) te verminderen dat de computer moet verwerken om zijn functie uit te voeren. Functiereductie wordt gebruikt om het aantal dimensies te verminderen, waardoor de gegevens minder schaars en statistisch significanter worden voor machine learning-toepassingen
Wat is een raamwerk bij deep learning?
Een deep learning framework is een interface, bibliotheek of tool waarmee we eenvoudiger en sneller deep learning-modellen kunnen bouwen, zonder in details te treden van onderliggende algoritmen. Ze bieden een duidelijke en beknopte manier om modellen te definiëren met behulp van een verzameling vooraf gebouwde en geoptimaliseerde componenten