ใช้ เครื่อง ที่ ฝึก หัด ความ คิด

ชนิดของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ Altgritm

มี การ นํา อัลกอริทึม เอ็ม แอล หลาย ครอบครัว มา ใช้ เพื่อ ประเมิน ความ สามารถ.

• [FLT: 0] Retrievetion Algoriths: เส้นตรงและรองรับการถดถอยของเวกเตอร์ (SVR) เป็นจุดเริ่มต้นทั่วไป STR ใช้ฟังก์ชันเคอร์เนลในการทําแผนที่ข้อมูลนําเข้าสู่พื้นที่ที่สูงขึ้น ลาดเอียงของข้อมูลแบบเส้นเส้นตรงระหว่างความมีประสิทธิภาพ แบบจําลองเหล่านี้แสดงความจุของแรงกดของน้ําหนักอย่างต่อเนื่อง และให้คุณสมบัติด้านความเข้าใจในการพัฒนา
• [FLT: 0] ป่าสนและป่าสุ่ม: [[FLT: 1) มติแบ่งข้อมูล โดยมีพื้นฐานจากสิ่งอํานวยความสะดวกสร้างกฏที่ตีความได้ ดงไม้หลายต้นรวมกันเพื่อลดความอ้วนและปรับปรุงทั่วไป ผลงานเหล่านี้ดีในการจัดการการจัดหมวดหมู่ดินแบบชลที่จัดจําหน่าย และข้อมูลสูญหาย ทําให้ข้อมูลเหล่านี้ใช้ได้จริงสําหรับประยุกต์พื้นที่ซึ่งไม่มีตัวแปรใดวัดตัวแปร
• [FLT: 0] เครือข่ายประสาทวิทยา: รุ่นการเรียนรู้แบบลึก (insed example) จากเครือข่ายการป้อนอาหารแบบง่าย ๆ ไปสู่สถาปัตยกรรมที่ซับซ้อนมากขึ้นเช่นเครือข่าย Piovolutional network (CN) สามารถเรียนรู้การแทนของระบบคอมพิวเตอร์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อชุดข้อมูลขนาดใหญ่พร้อม แต่ต้องใช้ระบบไฮเพอร์รามิเตอร์ และสามารถตีความได้น้อยกว่าวิธีการทําจากต้นไม้
• [FLT: 0] เครื่องปรับเสียง (XGBLT, LightGBM): [FLT: 1) วิธีการประกอบเหล่านี้ได้รับความนิยม เนื่องจากความแม่นยําสูงและสร้างเครื่องปกติ มักใช้อัลกอริทึมอื่นในข้อมูล Tabulartechignic และสามารถจัดการประเภทผสมข้อมูลได้

ใน การ ปฏิบัติ การ การ ผสม อัลกอริทึม เข้า ด้วย กัน โดย การ เรียน รู้ อย่าง ช่ําชอง มัก จะ บังเกิด ผล ดี ที่ สุด.

ข้อ ดี ต่าง ๆ ของ การ ใช้ การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร

• [FLT: 0]. สืบค้นความถูกต้อง: ML รุ่น ประสบความสําเร็จอย่างต่อเนื่อง ความผิดพลาดเมื่อเทียบกับสูตรเอ็มพิสชัน โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลระบุของเว็บไซต์ถูกรวมเข้าด้วยกัน
• [FLT: 0] การประมวลผลอย่างชาญฉลาดของชุดข้อมูลขนาดใหญ่: โดยมีการเจริญเติบโตของฐานข้อมูลภูมิศาสตร์เทคโนโลยีเอ็มแอลสามารถวิเคราะห์บันทึกเจาะเจาะและการทดสอบในห้องทดลองได้หลายพันครั้งในไม่กี่นาที -- งานที่ใช้เวลาเป็นสัปดาห์ด้วยตนเอง
• [FLT: 0] ความจุใจในการเพิ่มประเภทดินที่แตกต่างกัน: รุ่นที่ฝึกจากข้อมูลทั่วโลกหลากหลายแบบ สามารถถูกปรับให้เข้ากับสภาพภูมิอากาศในท้องถิ่นได้ ลดความจําเป็นในการทดสอบครั้งใหม่อย่างกว้างขวาง
• [FLT: 0] โพสต์โปเตอรี่สําหรับการประเมินตามเวลาจริง : เมื่อใช้ ML รุ่นให้คําทํานายทันทีระหว่างการตรวจสอบของเว็บไซต์ อนุญาตให้การตัดสินใจอย่างรวดเร็ว

การหาประโยชน์เหล่านี้มาพร้อมกับความรับผิดชอบ การเพิ่มความสามารถนั้นยังคงเป็นความกังวล ถ้าแบบจําลองถูกฝึกบนตัวอย่างขนาดเล็กหรืออคติ การประมวลผลอย่างแข็งแรงโดยใช้ข้อมูลที่มองไม่เห็นนั้นจําเป็นยิ่งในการรับรองความน่าไว้ใจในการฝึก นอกจากนี้ วิศวกรยังต้องเข้าใจข้อจํากัดของโมเดลกล่องดํา และใช้ความรู้โดเมนในความหมายต่าง ๆ ที่มีผลสําคัญ

การ เตรียม ข้อมูล และ การ ฝึก แบบ

การ ทํา งาน ของ เครื่อง มือ เอ็ม แอล ที่ มี ความ จุ สูง

1. [FLT: 0] คอลเล คอลเลชัน: รวบรวมตัวแปรดินจากการทดสอบการเจาะมาตรฐาน (PT), การทดสอบการเจาะกรวย (CPT), การทดสอบในห้องทดลอง และการวัดข้อมูล ตัวแปรเป้าหมาย (ความจุในการควบคุม) โดยปกติมาจากการทดสอบการโหลดแผ่นหรือการคํานวณแบบดีดีดีดีดี
2. [FLT: 0] วิศวกรรมการแปรรูป: การแยกสัดส่วนดิบเป็นตัวทํานายที่มีความหมาย -- ตัวอย่างเช่น จํานวนการเป่าปกติ, ความหนาแน่นสัมพัทธ์, หรือสัดส่วนความเครียดที่มีประสิทธิภาพ ความเชี่ยวชาญของโดเมนเป็นวิกฤตตรงนี้ รวมถึงคุณลักษณะที่ไม่เกี่ยวข้องสามารถลดประสิทธิภาพได้
3. [FLT: 0] การขยายและตรวจสอบ: parts parts to access (70-180%), การตรวจสอบสิทธิ์ (10-115%), และทดสอบชุด (10-15%) ใช้ k///15% เพื่อประเมินความมั่นคงของโมเดล หลีกเลี่ยงข้อมูลรั่วไหลจากการแยกตัวอย่างจากเว็บไซต์เดียวกันเป็นพับเดียว
4. [FLT: 0] การคัดเลือกแบบโหมดและจังหวะ Hyperparater:[FLT: 1) ใช้ตารางการค้นหาหรือ Bayesian optimation เพื่อค้นหา Hyperparaters ที่เหมาะสมที่สุด (เช่น จํานวนต้นไม้, อัตราการเรียนรู้, ความลึกของเครือข่าย). การติดตามและการสูญเสียการตรวจสอบ
5. [FLT: 0] Uncluty Quantification: ML รุ่นมีตัวกําหนด, เพิ่มชั้นการปล่อยลงในเครือข่ายประสาท หรือใช้ป่าไม้ที่เสื่อมสภาพสามารถกําหนดระยะการคาดการณ์, ช่วยวิศวกรประเมินความเสี่ยง

ตัว อย่าง หนึ่ง ที่ ทํา งาน โดย ใช้ เครื่อง มือ อิเล็กทรอนิกส์ ของ Python (Schicky) ของ Sooniet and XGbookst ได้ รับ การ พรรณนา ไว้ ใน [FLT: 0] คู่มือ การ เรียน รู้ เครื่อง กล [FLTT: 1) จัด พิมพ์ โดย สมาคม นานา ชาติ สําหรับ โซล เมชแน ติก และ จี โอ เทค นิ เคิล.

งานวิจัยและโปรแกรม

กลุ่ม วิจัย หลาย กลุ่ม ได้ แสดง ให้ เห็น ว่า การ ทํา เอ็ม แอล เพื่อ ประเมิน ความ จุ ของ มัน ได้ ผล:

• [FLT: 0]. มูลนิธิฟาร์มลม Offerprofile: การศึกษาใน วิศวกรรม[FLT: ⁇ ] ใช้โมเดลป่าสุ่มฝึกบนข้อมูลซีพีที 50 เว็บไซต์นอกประเทศ ประสบความสําเร็จ R2 ของ 0.94 เมื่อทํานายความจุเชิงกรานของระบบเดียว - ดําเนินการดําเนินการโดยใช้วิธีแบบ CTT-alseal ([FTT: 4]. สืบค้นเมื่อ ค.ศ.
• [FLT: 0] ฐานรากของวิลโลบนดิน: นักวิจัยได้ประยุกต์ใช้เครือข่ายประสาทลึก ไปทดสอบกับผลการทดลองจากตัวอย่างดิน 200 ตัว รุ่นนี้ทํานายค่าความจุสูงสุดภายใน 5% ของค่าวัดเมื่อเทียบกับ ISH20% สําหรับสูตรสโกเฟอร์ฟอน
• [FLT: 0] ออกแบบแบบธนาคาร: บริษัทขนส่งใช้เกรเดียนเพื่อเพิ่มความจุในการประเมินตามทางหลวง 10 กิโลเมตร โดยมีการรวมกันของแผนที่ดิน แผนที่และข้อมูลท่อน้ํา จํากัด โมเดลนี้ช่วยให้จุดตรวจดินที่แพงขึ้น 30% ในขณะที่กําลังออกแบบความมั่นใจ