วีดีโอ: โมเดลดริฟท์ในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และ การเรียนรู้ของเครื่อง , แนวคิด ล่องลอย หมายความว่าคุณสมบัติทางสถิติของตัวแปรเป้าหมายซึ่ง แบบอย่าง กำลังพยายามทำนาย เปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลาด้วยวิธีที่คาดไม่ถึง ทำให้เกิดปัญหาเนื่องจากการคาดการณ์จะแม่นยำน้อยลงเมื่อเวลาผ่านไป
นอกจากนี้โมเดลดริฟท์คืออะไร?
โมเดลดริฟท์ เป็นขั้นที่สองของวัฏจักรขุน วัฏจักรเริ่มต้นใน Normal Science โดยที่เขตข้อมูลมี a แบบอย่าง ของความเข้าใจ (กระบวนทัศน์) ที่ทำงาน NS แบบอย่าง ให้สมาชิกของภาคสนามสามารถแก้ปัญหาที่สนใจได้
ประการที่สอง ความเหลื่อมล้ำในการรวบรวมข้อมูลคืออะไร? แต่สิ่งหนึ่งที่ทำให้คุณรู้สึกผูกพันกับหน้าจอคือ ข้อมูลดริฟท์ . ดริฟท์ข้อมูล คือผลรวมของ ข้อมูล การเปลี่ยนแปลง - คิดว่าการโต้ตอบบนมือถือ บันทึกของเซ็นเซอร์ และกระแสการคลิกของเว็บ - ที่เริ่มต้นชีวิตด้วยการปรับแต่งธุรกิจที่มีความหมายหรือการอัปเดตระบบตามที่ Girish Pancha ผู้สนับสนุน CMSWire อธิบายในรายละเอียดเพิ่มเติมที่นี่
ในทำนองเดียวกันจะถามว่าการตรวจจับการเลื่อนคืออะไร?
ปัญหาที่เกิดขึ้นใหม่ในการสตรีมข้อมูลคือ การตรวจจับ ของแนวคิด ล่องลอย . ในงานนี้เรากำหนดวิธีการสำหรับ การตรวจจับ แนวคิด ล่องลอย แม้ในกรณีที่มีการเปลี่ยนแปลงทีละน้อยอย่างช้าๆ ขึ้นอยู่กับการกระจายโดยประมาณของระยะทางระหว่างข้อผิดพลาดในการจำแนกประเภท
Concept drift ในการขุดสตรีมข้อมูลคืออะไร?
แนวคิดดริฟท์ ในการเรียนรู้ของเครื่องและ การขุดข้อมูล หมายถึงการเปลี่ยนแปลงในความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุต ข้อมูล ในปัญหาพื้นฐานเมื่อเวลาผ่านไป ในโดเมนอื่นๆ การเปลี่ยนแปลงนี้อาจเรียกว่า "การเปลี่ยนแปลงร่วมกัน" "การเปลี่ยนชุดข้อมูล" หรือ "ความไม่คงที่"