¿Cómo elegir una métrica de aprendizaje automático?

Cada modelo de aprendizaje automático intenta resolver un problema con un objetivo diferente utilizando un conjunto de datos diferente y, por lo tanto, es importante comprender el contexto antes de elegir una métrica. Generalmente, las respuestas a la siguiente pregunta nos ayudan a elegir la métrica apropiada:

¿Cuáles son los requisitos previos para el aprendizaje automático?

Según los requisitos previos, debemos comprender qué tipo de problemas estamos tratando de resolver. Aquí hay una lista de algunos problemas comunes en el aprendizaje automático: Clasificación. Este algoritmo predirá el tipo de datos a partir de ciertas matrices de datos. Por ejemplo, se puede responder con sí / no / no estoy seguro. Regresión.

¿Qué hace un ingeniero de aprendizaje automático?

Además, los ingenieros de aprendizaje automático desarrollan también algoritmos y crean programas que permiten a las máquinas, los equipos y los robots procesar los datos entrantes e identificar patrones. Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en los datos, lo que ayuda a los científicos de datos a resolver problemas.

¿Cuáles son los ejemplos de aprendizaje automático?

Las empresas de todas las industrias usan el aprendizaje automático en una amplia variedad de formas. Estos son algunos ejemplos de aprendizaje automático en sectores clave: La administración de riesgos y la prevención de fraudes son áreas clave en las que el aprendizaje automático agrega un gran valor a los contextos financieros.

¿Qué es la métrica de exactitud?

Tenga en cuenta que la métrica de exactitud tiene limitaciones: no funciona bien con las clases desequilibradas que pueden tener muchos elementos de la misma clase e incluir algunas otras clases. La métrica de exhaustividad muestra la cantidad de verdaderos positivos que el modelo ha clasificado en función del número total de valores positivos.

¿Cuáles son los problemas comunes en el aprendizaje automático?

Aquí hay una lista de algunos problemas comunes en el aprendizaje automático: Clasificación. Este algoritmo predirá el tipo de datos a partir de ciertas matrices de datos. Por ejemplo, se puede responder con sí / no / no estoy seguro. Regresión. El algoritmo predirá algunos valores.