इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
एन्सेम्बल लर्निङ एउटा मेसिन लर्निङ प्रविधि हो जसमा प्रणालीको समग्र कार्यसम्पादन र भविष्यवाणी गर्ने शक्तिलाई सुधार गर्न बहुविध मोडेलहरू संयोजन गर्ने समावेश हुन्छ। इन्सेम्बल सिकाइको पछाडिको आधारभूत विचार यो हो कि बहुविध मोडेलहरूको भविष्यवाणीहरू जम्मा गरेर, नतिजा मोडेलले प्रायः कुनै पनि व्यक्तिगत मोडेलहरू समावेश गर्न सक्छ। त्यहाँ धेरै फरक दृष्टिकोण छन्
कुन एल्गोरिथ्म कुन डाटा ढाँचाको लागि उपयुक्त छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, सही र प्रभावकारी नतिजाहरू प्राप्त गर्नका लागि विशेष डेटा ढाँचाको लागि सबैभन्दा उपयुक्त एल्गोरिदम चयन गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। विभिन्न एल्गोरिदमहरू विशिष्ट प्रकारका डेटा ढाँचाहरू ह्यान्डल गर्न डिजाइन गरिएका छन्, र तिनीहरूका विशेषताहरू बुझ्दा मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको कार्यसम्पादनमा ठूलो वृद्धि हुन सक्छ। विभिन्न एल्गोरिदमहरू अन्वेषण गरौं
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदममा गैर-संख्यात्मक डेटा कसरी ह्यान्डल गर्न सकिन्छ?
मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूमा गैर-संख्यात्मक डेटा ह्यान्डल गर्नु अर्थपूर्ण अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्न र सही भविष्यवाणीहरू गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण कार्य हो। धेरै मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू संख्यात्मक डेटा ह्यान्डल गर्न डिजाइन गरिएको भए तापनि विश्लेषणको लागि उपयुक्त ढाँचामा गैर-संख्यात्मक डेटालाई पूर्व-प्रक्रिया र रूपान्तरण गर्न धेरै प्रविधिहरू उपलब्ध छन्। यस जवाफमा, हामी अन्वेषण गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, क्लस्टरिंग, के-मतलब र शिफ्ट मतलब, गैर-संख्यात्मक डेटा ह्याण्डल गर्दै, परीक्षा समीक्षा