机器学习技术术语

[sohanuzzaman56]

算法是接受和调整输入数据的数学计算。算法可以正确地称为机器学习的“大脑”。

该模型定义了输入数据（符号）与数据科学家试图预测的信息（标记数据）之间的关系。标记的项目包括例如房屋面积或每天的销售数量。

集合用于训练模型。信息越多，预测就越准确。

机器学习学习- 根据传入信息调整模型。当数据科学家 马来西亚 whatsapp 数据 对模型预测的准确性充满信心时，该过程结束。结果，出现了与业务环境相关的新信息。

例如，面部识别之所以有效，是因为该模型是根据数千张照片和现实生活中的例子进行训练的。如果社交网络声称“在大多数情况下”它可以识别照片中的人，那么这个结果就是成功的。

大数据是机器学习平台和应用程序的基础，没有它就不会有可靠的结果。经过处理、清理和结构化的信息是成功解决机器学习问题的先决条件。

机器学习阶段
标准机器学习流程可改善客户体验，增强个性化、细分、客户流失预测和分析。对于机器学习，公司选择收集足够客户信息的客户数据平台。例如，Altcraft Platform将不同的信息源汇集在一个窗口中。

Altcraft 平台中的数字档案
Altcraft 平台中的统一数字客户档案

机器学习的三个阶段
第一阶段。这是在获得准备好的信息集或可靠的基础之前发生的输入数据的处理，如上所述。首先，确定信息来源。还有一些技术可以快速处理、检查和清理大量数据。

此步骤称为“数据清理”，它占用了大多数数据科学家的时间和精力。当输入信息格式不正确或在没有必要上下文的情况下接收信息时，训练是不完整的：模型将不会产生准确的结果。

第 2 期。这就是第一阶段在数据清理上花费的时间和资源得到回报的地方。机器学习算法开始工作，信息变成“测试集”。此类套件不断出现，因此该过程会不断重复。数据集越大，模型学习得越好。数据科学家在整个过程中检查结果。观察模型对新测试信息的响应并确认预测是相关的。

第三阶段。当模型表现出先前水平的可靠性时开始。在第三阶段，“生产”开始：机器学习实时处理数据，做出预测并影响业务决策。