Jak wybrać algorytm uczenia maszynowego

5 prostych kroków, aby wybrać najlepszy algorytm uczenia maszynowego, który odpowiada potrzebom projektu AI

1. Zrozum swój cel projektu. ...
2. Przeanalizuj swoje dane według wymaganej wielkości, przetwarzania i adnotacji. ...
3. Oceń czas i czas treningu. ...
4. Dowiedz się liniowości swoich danych. ...
5. Zdecyduj o liczbie funkcji i parametrów.

1. Skąd dowiesz się, który algorytm uczenia maszynowego wybrać na swój problem?

Skąd dowiesz się, który algorytm uczenia maszynowego wybrać na swój problem?

Teraz, aby użyć algorytmu zależy od celu problemu biznesowego. Jeśli celem jest wnioskowanie, modele restrykcyjne są lepsze, ponieważ są znacznie bardziej interpretowalne. Elastyczne modele są lepsze, jeśli celem jest wyższa dokładność. Zasadniczo, wraz ze wzrostem elastyczności metody, jego interpretacja maleje.