Unità Ricorrenti Gated – Gated Recurrent Units
Le GRU, dette anche Gated Recurrent Unit, sono state introdotte nel 2014 per risolvere il comune problema del gradiente che svanisce. Molti considerano le GRU una variante avanzata delle LSTM, grazie ai loro progetti simili e agli ottimi risultati. Unità Ricorrenti Gated – Come funzionano Come già detto, le Gated Recurrent Unit sono una variante […]
Pulizia dei dati
Gli algoritmi di apprendimento automatico possono raccogliere, memorizzare e analizzare i dati e generare un risultato prezioso. Questi strumenti permettono di valutare la condizione utilizzando dati complicati e raggruppati. Si può anche dire che l’apprendimento automatico offre diversi strumenti per comprendere dati complessi attraverso la segmentazione e la semplificazione. Oltre a questo, consente di automatizzare […]
Una codifica a caldo
La codifica categorica è una tecnica per codificare i dati categorici. Tenete a mente che i dati categorici sono gli insiemi di variabili che contengono variabili etichetta invece di valori numerici. Molti algoritmi di apprendimento automatico non sono in grado di elaborare le variabili categoriche. Pertanto, è importante codificare i dati in una forma adatta […]
Multicollinearità
Con algoritmi sempre più avanzati di machine learning e deep learning, è possibile risolvere quasi ogni problema con set di dati adeguati. Tuttavia, man mano che la complessità del modello aumenta, diventano difficili da interpretare. Quando si parla di interpretabilità dei modelli di apprendimento automatico, la prima cosa che viene in mente è la regressione […]
Chi Test
Quando si sviluppa un modello di apprendimento automatico, si possono incontrare numerosi problemi. Un problema comune relativo alla selezione delle caratteristiche determina quanto siano rilevanti le caratteristiche di input per l’output predittivo. È possibile utilizzare test statistici per capire come la variabile di output dipende dalla variabile di input. Questi test sono utili quando le […]
Decomposizione del valore singolare
L’analisi delle componenti principali e la decomposizione del valore singolare sono tra i due concetti comuni dell’algebra lineare nell’apprendimento automatico. Dopo aver raccolto dati grezzi, è possibile scoprire la struttura? Per esempio, se consideriamo i tassi di interesse della settimana precedente, c’è modo di capire le tendenze del mercato? Queste domande diventano più complicate quando […]
Funzione di attivazione Relu
La funzione di attivazione è un elemento essenziale per la progettazione di una rete neurale. La scelta della funzione di attivazione vi darà il controllo completo sul processo di formazione del modello di rete. Dopo aver aggiunto queste funzioni negli strati nascosti, il modello imparerà in modo efficiente. Il tipo di previsioni dipende dalla scelta […]
Variabile confondente
Il concetto è un po’ confuso per molte persone a causa del metodo da utilizzare. Per cominciare, diversi ricercatori hanno diverse spiegazioni per le variabili di confondimento. Anche se la definizione è la stessa, il contesto di ricerca è moderatamente specifico per il campo. Pertanto, gli esperti di diversi settori applicano questa tecnica per le […]
Matrice di confusione
Il processo di classificazione aiuta con la categorizzazione del set di dati in diverse classi. Un modello di apprendimento automatico permette di: – Inquadrare il problema, – Raccogliere i dati, – Aggiungere le variabili, – Addestrare il modello, – Misurare le prestazioni, – Migliorare il modello con l’aiuto della funzione di costo. Ma come possiamo […]
Ingegneria delle caratteristiche
Ogni algoritmo di apprendimento automatico analizza ed elabora i dati di input e genera gli output. I dati di input includono caratteristiche in colonne. Queste colonne sono strutturate per la categorizzazione. Gli algoritmi richiedono alcune caratteristiche per funzionare correttamente. Ecco i due obiettivi principali dell’ingegneria delle caratteristiche: – L’ingegneria delle caratteristiche migliorerà le prestazioni del […]
