อัลกอริทึมการเรียนรู้ที่ครอบคลุม เป็นพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อใช้ในการทํานายตามข้อมูล ที่ถูกจารึกไว้ อัลกอริทึมเหล่านี้เกี่ยวข้องกับขั้นตอนหลาย ๆ ขั้น

การ เข้าใจ ข้อมูล

ขั้นแรก คือ การเข้าใจชุดข้อมูล ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบคุณสมบัติ, ฉลาก, และข้อมูล การกระจายตัว ดูให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นสะอาด และมีค่าที่ขาดหายไปน้อยที่สุด และมีประสิทธิภาพที่สูงกว่า ซึ่งจะมีผลกับประสิทธิภาพของโมเดล

ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

การ ทํา ประมวล ผล ก่อน จะ ทํา ได้ ก็ ต้อง เปลี่ยน ข้อมูล ดิบ ให้ เป็น รูป แบบ ที่ เหมาะ สม สําหรับ การ จําลอง.

เลือก อัล กอ ทิก

เลือกอัลกอริทึมที่เหมาะกับรูปแบบปัญหา สําหรับงานจําแนกประเภท ตัวเลือกต่าง ๆ เช่น การลดความถดถอยของระบบติดตาม (logististic), การตัดสินใจต้นไม้, และการสนับสนุนกลไกเวกเตอร์ สําหรับความถดถอย โปรดพิจารณาเรื่องความถดถอยเชิงเส้น หรือป่าไม้แบบสุ่ม

การ ฝึก อบรม แบบ และ การ ปรับ ปรุง ตัว

ฝึก รุ่น โดย ใช้ ข้อมูล ที่ ได้ รับ การ ฝึก อบรม และ ประเมิน ความ สามารถ ของ มัน ใน การ ทดสอบ.

การ เติม กรรมวิธี ให้ อิ่ม

ขั้นตอนส่วนใหญ่สามารถดําเนินการได้ โดยใช้ภาษาโปรแกรม เช่น ภาษา Python กับไลบรารี เช่น ภาษาสกิต-เรียน โหลดข้อมูลของคุณก่อน ประมวลผล และฝึกรุ่นของคุณ จากนั้นประเมินประสิทธิภาพของภาษาดังกล่าว

  • โหลดชุดข้อมูล
  • ประมวลผลข้อมูลก่อน
  • เลือกอัลกอริทึม
  • ฝึกนางแบบ
  • จง ลบ ผล ที่ ได้