สมัครตอนนี้

เข้าสู่ระบบ

ลืมรหัสผ่าน

ลืมรหัสผ่านของคุณ? กรุณากรอกอีเมลของคุณ. คุณจะได้รับลิงค์และจะสร้างรหัสผ่านใหม่ทางอีเมล.

เพิ่มโพสต์

คุณต้องเข้าสู่ระบบเพื่อเพิ่มโพสต์ .

เพิ่มคำถาม

คุณต้องเข้าสู่ระบบเพื่อถามคำถาม.

เข้าสู่ระบบ

สมัครตอนนี้

ยินดีต้อนรับสู่ Scholarsark.com! การลงทะเบียนของคุณจะอนุญาตให้คุณเข้าถึงโดยใช้คุณสมบัติเพิ่มเติมของแพลตฟอร์มนี้. สอบถามได้ค่ะ, บริจาคหรือให้คำตอบ, ดูโปรไฟล์ของผู้ใช้รายอื่นและอีกมากมาย. สมัครตอนนี้!

กรณีศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง, โครงการด้วย Python

กรณีศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง, โครงการด้วย Python

ราคา: $89.99

แล้วเราจะทำให้อัลกอริธึมค้นหารูปแบบที่เป็นประโยชน์ในข้อมูลได้อย่างไร? ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึมที่ตั้งโปรแกรมแบบทั่วไปคือความสามารถในการประมวลผลข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน. ซึ่งหมายความว่าวิศวกรไม่จำเป็นต้องให้คำแนะนำที่ซับซ้อนแก่เครื่องจักรเกี่ยวกับวิธีการจัดการบันทึกข้อมูลแต่ละประเภท. แทนที่, เครื่องจะกำหนดกฎเหล่านี้เองโดยอาศัยข้อมูลอินพุต.

โดยไม่คำนึงถึงแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ, ขั้นตอนการทำงานทั่วไปยังคงเหมือนเดิมและทำซ้ำซ้ำๆ เมื่อผลลัพธ์ล้าสมัยหรือต้องการความแม่นยำที่สูงขึ้น. ส่วนนี้มุ่งเน้นไปที่การแนะนำแนวคิดพื้นฐานที่ประกอบเป็นเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง.

องค์ประกอบหลักของการดำเนินการแมชชีนเลิร์นนิงคือคณิตศาสตร์ แบบอย่าง, ซึ่งอธิบายวิธีที่อัลกอริทึมประมวลผลข้อมูลใหม่หลังจากได้รับการฝึกอบรมกับชุดย่อยของข้อมูลในอดีต. เป้าหมายของ การฝึกอบรม คือการพัฒนารูปแบบที่สามารถกำหนดรูปแบบได้ มูลค่าเป้าหมาย (คุณลักษณะ), ค่าที่ไม่รู้จักของวัตถุข้อมูลแต่ละรายการ. ขณะนี้ฟังดูซับซ้อน, มันไม่ใช่จริงๆ.

ตัวอย่างเช่น, คุณต้องคาดการณ์ว่าลูกค้าของร้านอีคอมเมิร์ซของคุณจะซื้อสินค้าหรือออกไป. คำทำนายเหล่านี้ ซื้อ หรือ ออกจาก คือคุณสมบัติเป้าหมายที่เรากำลังมองหา. หากต้องการฝึกโมเดลให้ทำการคาดการณ์ประเภทนี้ คุณต้อง "ป้อน" อัลกอริทึมด้วย ชุดข้อมูล ที่เก็บบันทึกพฤติกรรมของลูกค้าและผลลัพธ์ต่างๆ (ไม่ว่าลูกค้าจะออกไปหรือซื้อสินค้าก็ตาม). ด้วยการเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตนี้ แบบจำลองจะสามารถคาดการณ์ข้อมูลในอนาคตได้.

เวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่อง

โดยทั่วไป, ขั้นตอนการทำงานทำตามขั้นตอนง่ายๆ เหล่านี้:

  1. เก็บข้อมูล. ใช้โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลของคุณและแหล่งข้อมูลอื่นๆ เพื่อรวบรวมบันทึกที่มีประโยชน์มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และรวมเข้าเป็นชุดข้อมูล.

  2. เตรียมข้อมูล. เตรียมข้อมูลของคุณเพื่อการประมวลผลในวิธีที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้. ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าและการทำความสะอาดข้อมูลอาจค่อนข้างซับซ้อน, แต่โดยปกติแล้ว, พวกเขามุ่งเป้าไปที่การเติมค่าที่หายไปและแก้ไขข้อบกพร่องอื่นๆ ในข้อมูล, เช่น การแสดงค่าเดียวกันที่แตกต่างกันในคอลัมน์ (เช่น. ธันวาคม 14, 2016 และ 12.14.2016 จะไม่ได้รับการปฏิบัติแบบเดียวกันโดยอัลกอริธึม).

  3. แยกข้อมูล. แยกชุดย่อยของข้อมูลเพื่อฝึกโมเดลและประเมินเพิ่มเติมว่าโมเดลทำงานอย่างไรเทียบกับข้อมูลใหม่.

  4. ฝึกโมเดล. ใช้ชุดย่อยของข้อมูลในอดีตเพื่อให้อัลกอริทึมจดจำรูปแบบในนั้น.

  5. ทดสอบและตรวจสอบแบบจำลอง. ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองโดยใช้ชุดย่อยการทดสอบและการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลในอดีต และทำความเข้าใจว่าการคาดการณ์มีความแม่นยำเพียงใด.

  6. ปรับใช้โมเดล. ฝังโมเดลที่ทดสอบแล้วลงในเฟรมเวิร์กการตัดสินใจของคุณโดยเป็นส่วนหนึ่งของโซลูชันการวิเคราะห์หรือให้ผู้ใช้ใช้ประโยชน์จากความสามารถของโมเดล (เช่น. กำหนดเป้าหมายคำแนะนำผลิตภัณฑ์ของคุณได้ดีขึ้น).

  7. ย้ำ. รวบรวมข้อมูลใหม่หลังจากใช้แบบจำลองเพื่อปรับปรุงแบบค่อยเป็นค่อยไป.

เกี่ยวกับ arkadmin

ทิ้งคำตอบไว้