So wählen Sie Algorithmus für maschinelles Lernen

5 einfache Schritte zur Auswahl des besten Algorithmus für maschinelles Lernen, der zu Ihren KI -Projektanforderungen passt

1. Verstehen Sie Ihr Projektziel. ...
2. Analysieren Sie Ihre Daten nach Größe, Verarbeitung und Annotation erforderlich. ...
3. Bewerten Sie die Geschwindigkeits- und Trainingszeit. ...
4. Finden Sie die Linearität Ihrer Daten heraus. ...
5. Entscheiden Sie sich über die Anzahl der Funktionen und Parameter.

1. Woher wissen Sie, welcher Algorithmus für maschinelles Lernen für Ihr Problem auswählen soll??

Woher wissen Sie, welcher Algorithmus für maschinelles Lernen für Ihr Problem auswählen soll??

Um nun zu verwenden, welcher Algorithmus vom Ziel des Geschäftsproblems abhängt. Wenn Inferenz das Ziel ist, sind restriktive Modelle besser, da sie viel interpretierbarer sind. Flexible Modelle sind besser, wenn eine höhere Genauigkeit das Ziel ist. Im Allgemeinen nimmt seine Interpretierbarkeit mit zunehmender Flexibilität einer Methode ab.