Fêrbûna ensambleyê çi ye?
Fêrbûna Ensembleyê teknolojiyek fêrbûna makîneyê ye ku tê de gelek modelan berhev dike da ku performansa giştî û hêza pêşbîniya pergalê baştir bike. Fikra bingehîn a li pişt fêrbûna ensembleyê ev e ku bi berhevkirina pêşbîniyên pir modelan re, modela encam bi gelemperî dikare ji yek ji modelên kesane yên têkildar derkeve pêş. Gelek nêzîkatiyên cuda hene
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Kîjan algorîtma ji bo kîjan nimûneya daneyê minasib e?
Di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de, hilbijartina algorîtmaya herî maqûl a ji bo nimûneyek daneya taybetî ji bo bidestxistina encamên rast û bikêr girîng e. Algorîtmayên cihêreng têne sêwirandin ku celebên taybetî yên nimûneyên daneyê bi rê ve bibin, û têgihîştina taybetmendiyên wan dikare performansa modelên fêrbûna makîneyê pir zêde bike. Werin em algorîtmayên cihêreng bikolin
Meriv çawa di algorîtmayên fêrbûna makîneyê de daneyên ne-hejmarî têne rêve kirin?
Rakirina daneyên ne-hejmarî di algorîtmayên fêrbûna makîneyê de karekî girîng e ji bo derxistina têgihîştinên watedar û çêkirina pêşbîniyên rast. Digel ku gelek algorîtmayên fêrbûna makîneyê ji bo birêvebirina daneyên jimareyî hatine sêwirandin, çend teknîk hene ku ji bo pêşdibistanê û veguherîna daneyên ne-hejmarî nav formatek maqûl a analîzê de hene. Di vê bersivê de, em ê lêkolîn bikin