Gure bloga
Ezagutu ziber-segurtasuneko, datuen zientzien, adimen artifizialaren, UX / UX diseinurako eta web garapenaren azken joerak. Aurkitu gure taldearen aholku eta orientazio praktikoa gure artikuluen bidez irakurtzean.
September 24, 2024
Garai guztietako zibersegurtasun ahultasun ospetsuenak
Arakatu mehatxu digitalen ulermena eratu duten zibersegurtasun ahultasunik famatuenak. Ikasi Heartbleed, WannaCry, EternalBlue, SQL Injection, Spectre eta Meltdown-i buruz, gaur egungo mundu digitalean zibersegurtasun neurriek duten garrantzia nabarmenduz.
Zibersegurtasun ahultasunak
mehatxu digitalen paisaia
September 24, 2024
Ezaugarrien Ingeniaritzaren garrantzia ikaskuntza automatikoan
Ezagutu ezaugarrien ingeniaritzak ikaskuntza automatikoan duen garrantzia eta ereduen errendimendua hobetzeko, gehiegizko egokitzapena murrizteko eta interpretagarritasuna sinplifikatzeko duen eginkizun funtsezkoa. Arakatu ohiko teknikak eta adibideak aurreikuspen-eredu sendoetarako ezaugarrien ingeniaritza artea menderatzeko.
Ezaugarrien Ingeniaritza
Machine Learning Performance
September 24, 2024
K-fold zehar-balioztapena Machine Learning-en
Aztertu K-fold gurutzatze-balioztapenaren garrantzia ereduaren errendimendua eta orokortze-gaitasuna ebaluatzeko. Ikasi prestakuntza-prozesu iteratiboari buruz, tren/proba zatiketa sinpleekiko abantailak eta 'k'-ren balio optimoa aukeratzeko gogoetak.
K-fold zehar-balioztapena
ereduaren ebaluazioa
September 24, 2024
Bias-Variance Tradeoff ikaskuntza automatikoan
Arakatu ikaskuntza automatikoan alborapen-bariantza trukearen oinarrizko kontzeptua, ereduaren errendimenduan eta orokortzean duen eragina ulertuz. Ezagutu estrategia eraginkorrak, hala nola baliozkotze gurutzatua, erregularizazioa eta multzo-metodoak, eredu sendo eta fidagarrietarako oreka optimoa lortzeko.
Alborapen-bariantza truke-off
Machine learning performance
September 24, 2024
Sailkapen-ereduetarako funtsezko neurketak
Arakatu sailkapen-ereduaren ebaluazio-neurriak (zehaztasuna, gogoratzea eta F1 puntuazioa) ereduaren zehaztasuna eta eraginkortasuna neurtzeko. Ikasi zehaztasunaren eta gogoratzearen arteko oreka ezin hobea lortzen errendimendu ezin hobea lortzeko.
Sailkapen-ereduaren ebaluazioa
Doitasun eta gogora ekartzeko neurketak
September 24, 2024
Baliozkotze gurutzatuen tekniken boterea
Ezagutu gurutza-balioztapenaren garrantzia eredu baten errendimendua datu berrietan ebaluatzeko, gehiegizko egokitze- eta gutxitze-arriskuak arintzen diren bitartean. Arakatu k-fold gurutze-balioztapena, utzi-one-out gurutza-balioztapena (LOOCV) eta gurutze-balioztapen estratifikatua ereduen ebaluazio sendoa lortzeko.
Baliozkotze gurutzatuaren teknikak
Ereduak ebaluatzeko metodoak
September 24, 2024
Gehiegizko egokitzapena eta gutxiegitasuna ikaskuntza automatikoan
Ikasi estrategia eraginkorrak ikaskuntza automatikoko ereduetan gehiegizko egokitzapenari eta gutxiegitasunari aurre egiteko. Aztertu baliozkotze gurutzatua, ezaugarrien hautaketa, erregularizazioa eta multzo-metodoak bezalako teknikak, ereduaren errendimendu eta orokortze optimoa lortzeko.
Gehiegizko egokitzeen prebentzioa
gutxiegitasunaren prebentzioa
September 24, 2024
L1 eta L2 erregularizazioaren eginkizuna gehiegizko egokitzea ekiditeko eta ereduaren orokortzea hobetzeko
Ikaskuntza automatikoan L1 eta L2 erregularizazio-teknikek duten garrantzia aztertzea. Ezagutu nola Lasso eta Ridge-ren erregresio-metodoek gehiegizko egokitzea eragozten duten, ereduaren orokortzea hobetzen duten eta eredu interpretagarriagoak izateko ezaugarri kritikoak hautatu. Modeloaren errendimendua eta fidagarritasuna optimizatu nahi duten datu-zientzialarientzat eta ML praktikatzaileentzat aproposa.
L1 L2 erregularizazio teknika
ikaskuntza automatikoan gehiegi egokitzea ekiditea
September 24, 2024
Erabakien zuhaitzak ulertzea Machine Learning-en
Murgil zaitez erabakien zuhaitzen munduan, sailkapen eta erregresio zereginetarako ikaskuntza automatikoaren oinarrizko algoritmoa. Ikasi datuak nola banatzen dituzten, iragarpenak egiten eta ezaugarri kategorikoak zein zenbakizkoak nola kudeatzen dituzten. Ezagutu estrategiak gehiegi egokitzea ekiditeko eta ereduaren interpretagarritasuna hobetzeko, ezin hobea bihurtuz analisi iragarleen trebetasunak hobetzeko gogotsu dauden profesional eta zaleentzat.
Erabaki-zuhaitz-ikaskuntza automatikoa
eredu prediktiboaren teknikak
