Шта је ансамбл учење?
Енсембле учење је техника машинског учења која укључује комбиновање више модела ради побољшања укупних перформанси и предиктивне моћи система. Основна идеја која стоји иза ансамбл учења је да агрегирањем предвиђања више модела, резултујући модел често може надмашити било који од појединачних укључених модела. Постоји неколико различитих приступа
Који је алгоритам погодан за који образац података?
У области вештачке интелигенције и машинског учења, одабир најпогоднијег алгоритма за одређени образац података је кључан за постизање тачних и ефикасних резултата. Различити алгоритми су дизајнирани да рукују специфичним типовима образаца података, а разумевање њихових карактеристика може у великој мери побољшати перформансе модела машинског учења. Хајде да истражимо различите алгоритме
Како се ненумеричким подацима може руковати у алгоритмима машинског учења?
Руковање ненумеричким подацима у алгоритмима за машинско учење је кључни задатак како би се извукли смислени увиди и направила тачна предвиђања. Иако су многи алгоритми за машинско учење дизајнирани да рукују нумеричким подацима, постоји неколико доступних техника за претходну обраду и трансформацију ненумеричких података у одговарајући формат за анализу. У овом одговору ћемо истражити