Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: infocommunications

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Planowanie eksperymentu uczenia maszynowego

Jankowski Cezary

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

2019

nr 4

92--96

Zasadniczy aspekt uczenia maszynowego stanowi ocena jakości zbudowanych modeli. Niezbędne zatem staje się staranne zaplanowanie eksperymentów. Potrzebne jest zrozumienie skutków potencjalnych błędów i niedopatrzeń. W artykule przedstawiono techniki, które mogą zostać wykorzystane w eksperymencie uczenia maszynowego. Opisano między innymi walidację prostą i krzyżową – z uwzględnieniem wyboru modelu – oraz podział czasowy. Przedstawiono wady i zalety wymienionych technik, uwzględniające między innymi rozmiar wejściowej bazy czy typ danych.

The key aspect of machine learning is the model performance evaluation. Therefore, it is necessary to carefully plan the experiments. There is a need to understand the consequences of potential mistakes or omissions. This paper presents various techniques that can be used in a machine learning experiment. Simple split and cross validation – with or without model selection – as well as time split have been described. The advantages and disadvantages of these techniques have been presented – for example in terms of input database size or data type.