Algorithme d'apprentissage machine amélioré : Perspective des grandes données
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Nous vivons dans un monde de données où d'énormes quantités de données, comme une inondation, affluent de partout pour donner naissance à Data Ocean. Ces données sont fascinantes si elles sont traitées de manière appropriée, sinon elles ne sont rien d'autre que des déchets. Un algorithme ordinaire n'est pas compétent pour traiter ce gigantesque ensemble de données, car il est programmé pour fonctionner sur la base de l'instruction. À l'heure actuelle, l'apprentissage machine et l'exploration de données gagnent en estime car ils sont constitués d'une large gamme d'algorithmes r...
Nous vivons dans un monde de données où d'énormes quantités de données, comme une inondation, affluent de partout pour donner naissance à Data Ocean. Ces données sont fascinantes si elles sont traitées de manière appropriée, sinon elles ne sont rien d'autre que des déchets. Un algorithme ordinaire n'est pas compétent pour traiter ce gigantesque ensemble de données, car il est programmé pour fonctionner sur la base de l'instruction. À l'heure actuelle, l'apprentissage machine et l'exploration de données gagnent en estime car ils sont constitués d'une large gamme d'algorithmes robustes, capables de fournir de grandes quantités de données. La principale aspiration de ce travail est de reconnaître l'obstacle des performances de l'algorithme de classification par apprentissage machine, dû à la complexité ajoutée par le déséquilibre de l'ensemble de données à des fins de formation.
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