Dizajn temeljen na performansama može utjecati na algoritme strojnog učenja na nekoliko načina:
1. Odabir podataka za obuku: Dizajn temeljen na performansama može utjecati na kvalitetu i količinu podataka koji se koriste za obuku algoritama strojnog učenja. Usredotočujući se na metriku izvedbe, znanstvenici za podatke mogu odabrati skupove podataka koji optimiziraju izvedbu na tim metrikama, što može utjecati na točnost i robusnost modela.
2. Odabir i optimizacija modela: Dizajn temeljen na performansama također može utjecati na odabir i optimizaciju modela strojnog učenja. Umjesto oslanjanja na intuiciju ili preferencije, dizajn temeljen na performansama može pomoći znanstvenicima koji se bave podacima da objektivno uspoređuju i odaberu modele koji imaju najbolju izvedbu na određenim metrikama.
3. Evaluacija i poboljšanje: Dizajn temeljen na učinku može pomoći znanstvenicima koji se bave podacima da procijene izvedbu modela strojnog učenja i identificiraju područja za poboljšanje. Mjerenjem izvedbe u odnosu na relevantne metrike, podatkovni znanstvenici mogu odrediti slabosti u modelu i poboljšati ga kako bi poboljšali njegovu točnost, učinkovitost i mogućnost generalizacije.
Sve u svemu, dizajn temeljen na performansama može pružiti rigorozan pristup strojnom učenju vođen podacima koji može poboljšati točnost, pouzdanost i korisnost algoritama za niz aplikacija.
Datum objave: