วิธี โอปติไมซ์ แบบอย่างการเรียนรู้ สําหรับข้อมูลวิศวกรรมขนาดใหญ่

การ มอง ใน แง่ ดี ช่วย ให้ ความ เข้าใจ และ การ ตัดสิน ใจ ดี ขึ้น บทความ นี้ จะ อธิบาย วิธี ที่ จะ ไม่ ดู แล การ เรียน รู้

ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

การ ทํา งาน ล่วง เวลา จะ ช่วย เตรียม ชุด ข้อมูล ขนาด ใหญ่ สําหรับ การ วิเคราะห์.

การเลือกและการทวีตแบบ

การเลือกอัลกอริทึมที่ยังไม่ได้จัดการที่เหมาะสม ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูล แบบจําลองทั่วไปนั้นรวมไปถึงการรวมอัลกอริทึม K-means และลําดับชั้นของลําดับชั้น การขยายความ hyperparater เช่น จํานวนกลุ่ม หรือ การเชื่อมต่อ จะส่งผลอย่างมาก

ความสามารถในการจับต้องได้

ข้อมูลขนาดใหญ่ต้องการวิธีแก้ปัญหาแบบสกาลีได้ เทคนิคต่าง ๆ เช่น การประมวลผลแบบมินิไบท์, คํานวณคู่ขนาน และจัดจําหน่ายโครงร่าง (เช่น Apache Spups) ช่วยจัดการการโหลดคํานวณ วิธีการเหล่านี้จะทําให้กระบวนการประมวลผลมีประสิทธิภาพได้โดยไม่ต้องเสียค่าความแม่นยํา

การ กําจัด และ การ ทํา ให้ แน่ ใจ

การจําแนกรุ่นที่ไม่มีการจัดการ เกี่ยวข้องกับ magic เช่น การลงคะแนนแบบไวต์ และดัชนี DVD-Boidin การข้ามผ่านและปรับภาพเครื่องมือช่วยในการประเมินคุณภาพและเสถียรภาพ การตรวจสอบปกติจะทําให้แบบจําลองนี้ยังคงมีประสิทธิภาพพอกับการพัฒนาข้อมูล