Algoritmo di apprendimento macchina potenziato: Prospettiva dei grandi dati
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Viviamo in un mondo di grandi dati, dove enormi dati come un'inondazione traboccano da tutte le parti per generare Data Ocean. Questi dati sono affascinanti se gestiti in modo appropriato, altrimenti non sono altro che spazzatura. Un algoritmo ordinario non è competente nel trattare questo mastodontico set di dati, in quanto sono programmati per funzionare in base alle istruzioni. Attualmente il machine learning e il data mining si sta guadagnando la stima in quanto è costituito da una vasta gamma di robusti algoritmi, che sono in grado di dispensare grandi dati. L'aspirazione principale di ...
Viviamo in un mondo di grandi dati, dove enormi dati come un'inondazione traboccano da tutte le parti per generare Data Ocean. Questi dati sono affascinanti se gestiti in modo appropriato, altrimenti non sono altro che spazzatura. Un algoritmo ordinario non è competente nel trattare questo mastodontico set di dati, in quanto sono programmati per funzionare in base alle istruzioni. Attualmente il machine learning e il data mining si sta guadagnando la stima in quanto è costituito da una vasta gamma di robusti algoritmi, che sono in grado di dispensare grandi dati. L'aspirazione principale di questo lavoro è di riconoscere l'ostacolo delle prestazioni dell'algoritmo di classificazione del machine learning a causa della complessità aggiunta dal dataset di sbilanciamento a scopo di formazione.
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