Gated Recurrent Eenheden
GRU, ook wel Gated Recurrent Unit genoemd, werd in 2014 geïntroduceerd voor het oplossen van het veel voorkomende vanishing gradient probleem waarmee programmeurs werden geconfronteerd. Velen beschouwen de GRU ook als een geavanceerde variant van LSTM vanwege hun vergelijkbare ontwerpen en uitstekende resultaten. Gated Recurrent Units – Hoe werken ze? Zoals eerder vermeld, zijn Gated […]
Gegevens opschonen
Algoritmen in machinaal leren kunnen gegevens verzamelen, opslaan en analyseren en een waardevol resultaat genereren. Met deze hulpmiddelen kunt u de toestand evalueren met behulp van gecompliceerde en geclusterde gegevens. U kunt ook zeggen dat machine learning verschillende hulpmiddelen biedt om complexe gegevens te begrijpen door segmentatie en vereenvoudiging. Daarnaast stelt het u in staat […]
Eén Hot Codering
Categorische codering is een techniek om categorische gegevens te coderen. Bedenk dat categorische gegevens de sets van variabelen zijn die labelvariabelen bevatten in plaats van numerieke waarden. Veel algoritmen voor machinaal leren zijn niet in staat om categorische variabelen te verwerken. Daarom is het belangrijk de gegevens in een geschikte vorm te coderen, zodat u […]
Multicollineariteit
Met steeds geavanceerdere machine learning en deep learning algoritmen kun je bijna elk probleem oplossen met de juiste datasets. Maar naarmate de complexiteit van het model toeneemt, worden ze moeilijker te interpreteren. Als je het hebt over de interpreteerbaarheid van de machine learning modellen, is het eerste wat in je opkomt Lineaire Regressie. Lineaire regressie […]
Chi Test
Bij de ontwikkeling van een model voor machinaal leren kunt u op tal van problemen stuiten. Een veel voorkomend probleem met betrekking tot feature selectie bepaalt hoe relevant de input features zijn voor de voorspellende output. U kunt statistische tests gebruiken om te begrijpen hoe de outputvariabele afhangt van de inputvariabele. Deze tests zijn nuttig […]
Enkelvoudige Waarde Ontbinding
Principale componentenanalyse en singuliere waardedecompositie behoren tot de twee gangbare concepten van lineaire algebra in machinaal leren. Is het mogelijk om na het verzamelen van ruwe gegevens de structuur te ontdekken? Als we bijvoorbeeld kijken naar de rentetarieven van de afgelopen week, is er dan een manier om trends in de markt te achterhalen? Deze […]
Relu Activeringsfunctie
De activeringsfunctie is een essentieel element voor het ontwerpen van een neuraal netwerk. De keuze van de activeringsfunctie geeft u volledige controle over het trainingsproces van het netwerkmodel. Na het toevoegen van deze functies in de verborgen lagen, zal het model efficiënt leren. Het type voorspellingen hangt af van de keuze van de activeringsfunctie. Daarom […]
Confounding Variabele
Confounding variable is een statistische term. Het concept is voor veel mensen een beetje verwarrend vanwege de te gebruiken methode. Om te beginnen hebben verschillende onderzoekers verschillende verklaringen voor verwarrende variabelen. Ook al is de definitie dezelfde, de onderzoekscontext is vrij specifiek voor het vakgebied. Daarom passen deskundigen in verschillende bedrijfstakken deze techniek voor oplossingen […]
Verwarringsmatrix
Het classificatieproces helpt bij het categoriseren van de dataset in verschillende klassen. Een machine learning model stelt u in staat om: – Het probleem te kaderen, – De gegevens te verzamelen, – De variabelen toevoegen, – Het model trainen, – De prestaties te meten, – Verbeteren van het model met behulp van de kostenfunctie. Maar […]
Feature Engineering
Elk machine learning-algoritme analyseert en verwerkt invoergegevens en genereert de output. De invoergegevens bevatten kenmerken in kolommen. Deze kolommen zijn gestructureerd voor categorisatie. Algoritmen hebben bepaalde features en kenmerken nodig om goed te kunnen functioneren. Dit zijn de twee belangrijkste doelen van feature engineering: – De feature engineering zal de prestaties van het model verbeteren […]
