فيديو: ما هو خطأ التعميم في التعلم الآلي؟
2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43
تحت الإشراف التعلم تطبيقات في التعلم الالي والإحصائية التعلم نظرية، خطأ التعميم (يُعرف أيضًا باسم خارج العينة خطأ ) مقياس لمدى دقة خوارزمية قادرة على التنبؤ بقيم النتائج لبيانات غير مرئية من قبل.
وبالتالي ، ما هي أنواع الأخطاء الشائعة في التعلم الآلي؟
بالنسبة لمشاكل التصنيف الثنائي ، هناك نوعان أساسيان أنواع الأخطاء . نوع 1 أخطاء (ايجابيات كاذبة) و نوع 2 أخطاء (السلبيات الخاطئة). غالبًا ما يكون من الممكن من خلال اختيار النموذج والضبط زيادة أحدهما مع تقليل الآخر ، وغالبًا ما يتعين على المرء اختيار أيهما نوع الخطأ هو أكثر قبولا.
تعرف أيضًا ، ما هو Overfitting في التعلم الآلي؟ overfitting في آلة التعلم overfitting يشير إلى نموذج يقوم بنمذجة بيانات التدريب بشكل جيد للغاية. تجهيز يحدث عندما يتعلم النموذج التفاصيل والضوضاء في بيانات التدريب إلى الحد الذي يؤثر سلبًا على أداء النموذج على البيانات الجديدة.
سئل أيضا ما هو أداء التعميم؟
ال أداء التعميم من خوارزمية التعلم يشير إلى أداء على بيانات خارج العينة للنماذج التي تعلمتها الخوارزمية.
ما هو خطأ التصنيف؟
خطأ في التصنيف . ال خطأ في التصنيف هأنا من برنامج فردي i يعتمد على عدد العينات المصنفة بشكل غير صحيح (الإيجابيات الخاطئة بالإضافة إلى السلبيات الكاذبة) ويتم تقييمه بواسطة الصيغة: حيث f هو عدد حالات العينة المصنفة بشكل غير صحيح ، و n هو العدد الإجمالي لحالات العينة.
موصى به:
لماذا يجب أن تتعلم التعلم الآلي؟
هذا يعني أنه يمكنك تحليل أطنان من البيانات ، واستخراج القيمة واستخلاص البصيرة منها ، ثم الاستفادة من هذه المعلومات لاحقًا لتدريب نموذج التعلم الآلي على التنبؤ بالنتائج. في العديد من المؤسسات ، غالبًا ما يشترك مهندس التعلم الآلي مع عالم البيانات من أجل مزامنة أفضل لمنتجات العمل
هل التعلم الآلي غير خاضع للإشراف؟
التعلم غير الخاضع للإشراف هو أسلوب تعلم آلي ، حيث لا تحتاج إلى الإشراف على النموذج. يساعدك التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف في العثور على جميع أنواع الأنماط غير المعروفة في البيانات. التكتل والترابط نوعان من التعلم غير الخاضع للإشراف
ما هو التعلم الآلي باستخدام بايثون؟
مقدمة في تعلم الآلة باستخدام بايثون. التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي (AI) يوفر لأجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. يركز التعلم الآلي على تطوير برامج الكمبيوتر التي يمكن أن تتغير عند تعرضها لبيانات جديدة
لماذا خطأ التدريب أقل من خطأ الاختبار؟
عادة ما يكون خطأ التدريب أقل من خطأ الاختبار لأن نفس البيانات المستخدمة لتناسب النموذج يتم استخدامها لتقييم خطأ التدريب الخاص به. جزء من التناقض بين خطأ التدريب وخطأ الاختبار هو أن مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار لها قيم إدخال مختلفة
ما هو خطأ التعميم المفرط؟
الأخطاء الشائعة في الاستقصاء البشري هي الملاحظات غير الدقيقة ، والتعميم المفرط ، والملاحظة الانتقائية ، والاستدلال غير المنطقي ، وتحدث هذه الأخطاء عندما يلاحظ الباحثون أشياءً خاطئة ، أو يقفزون إلى الاستنتاجات أو يفترضون دون إجراء بحث كامل في الموضوع ، وقد أنشأ العلماء ضمانات في البحث لتجنبها