


So organisieren Sie maschinelle Lernprojekte: Anwendung von Crisp-DM
Crisp-DM wird auch als branchenübergreifender Data-Mining-Standardprozess bezeichnet. Dieser Artikel stellt vor, wie man maschinelle Lernprojekte basierend auf der Crisp-DM-Methode organisiert.
Die Schritte sind wie folgt:
Schritt 1: Geschäftsverständnis ist der Schlüssel zur Lösung des Problems. In diesem Schritt müssen wir die Art und Schwere des Geschäftsproblems vollständig verstehen. Indem wir nach möglichen Lösungen suchen, können wir feststellen, ob wir maschinelles Lernen nutzen müssen, um das Problem zu lösen. Gleichzeitig müssen wir auch mögliche Alternativen in Betracht ziehen und ein klares, quantifizierbares Ziel für die Lösung des Problems festlegen. Der Zweck dieses Schrittes besteht darin, sicherzustellen, dass wir ein klares Verständnis des Problems haben, damit wir eine wirksame Lösung entwickeln können.
Schritt 2: Datenverständnis. Sobald Sie das Geschäftsproblem verstanden haben, besteht der nächste Schritt darin, die Komplexität der bereitgestellten Daten zu verstehen. Dazu gehört die Analyse verfügbarer Datenquellen und die Überprüfung der Datenqualität, d. h. sind die Daten korrekt, vollständig, zuverlässig, relevant und aktuell?
Schritt 3: Datenaufbereitung. Transformieren Sie Daten, um sie an maschinelle Lernalgorithmen anzupassen, einschließlich Datenbereinigung, Transformationen, Feature-Engineering und mehr.
Schritt 4: Modellieren. Verwenden Sie verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen für zuvor vorbereitete Daten, um das Modell mit der besten Leistung auszuwählen.
Schritt 5: Bewerten. Bewerten Sie die Leistung des Modells und stellen Sie fest, ob es die erwarteten Ergebnisse erzielt. Wie verhält sich das Modell anhand dieser Punkte? Wurde das gesetzte Ziel erreicht? . Wenn das Modell gut genug ist, kann es nach der Evaluierung eingesetzt werden, andernfalls muss der Prozess erneut überprüft werden.
Schritt 6: Bereitstellung. Bevor eine Lösung für maschinelles Lernen in einer Produktionsumgebung bereitgestellt werden kann, muss sie in ein Softwaresystem integriert werden. Nach der Bereitstellung können die Qualität und Wartbarkeit des Algorithmus kontinuierlich überwacht werden, um seine Wirksamkeit in realen Anwendungen sicherzustellen.
Lösungen für maschinelles Lernen erfordern oft mehrere Iterationen, beginnend einfach und lernen und verbessern das Modell durch Feedback.
Insgesamt führt die Befolgung des Crisp-DM-Ansatzes zu gut strukturierten Projekten mit einem geringen Risiko des Scheiterns.
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Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens

In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls

Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier

In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“

In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten

Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.

Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden

Das Anwendungspotenzial der Go-Sprache im Bereich des maschinellen Lernens ist enorm. Ihre Vorteile sind: Parallelität: Sie unterstützt die parallele Programmierung und eignet sich für rechenintensive Operationen bei maschinellen Lernaufgaben. Effizienz: Der Garbage Collector und die Sprachfunktionen sorgen dafür, dass der Code auch bei der Verarbeitung großer Datenmengen effizient ist. Benutzerfreundlichkeit: Die Syntax ist prägnant und erleichtert das Erlernen und Schreiben von Anwendungen für maschinelles Lernen.
