Framing

Questo modulo esamina come strutturare un'attività come problema di machine learning e tratta molti dei termini di vocabolario di base condivisi da un'ampia gamma di metodi di machine learning (ML).

Framing

Sistemi ML

come combinare l'input

per produrre previsioni utili

su dati mai visti prima

  • Etichetta è la variabile che prevediamo
    • In genere rappresentato dalla variabile y
  • Etichetta è la variabile che prevediamo
    • In genere rappresentato dalla variabile y
  • Le funzionalità sono variabili di input che descrivono i nostri dati
    • Tipicamente rappresentato dalle variabili {x1, x2, ..., xn}
  • Esempio è una particolare istanza di dati, x
  • L'esempio etichettato include {features, label}: (x, y)
    • Utilizzato per addestrare il modello
  • L'esempio senza etichetta contiene {features, ?}: (x, ?)
    • Utilizzate per fare previsioni sui nuovi dati
  • Esempio è una particolare istanza di dati, x
  • L'esempio etichettato include {features, label}: (x, y)
    • Utilizzato per addestrare il modello
  • L'esempio senza etichetta contiene {features, ?}: (x, ?)
    • Utilizzate per fare previsioni sui nuovi dati
  • Model mappa gli esempi alle etichette previste: y'
    • Definito da parametri interni, che vengono appresi
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Introduzione al machine learning (3 min)
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Terminologia ML chiave