Klasifikace textu
Odemkněte automatizované kategorizování textu ve vašich workflowech pomocí komponenty Klasifikace textu pro FlowHunt. Snadno zařazujte vstupní text do uživatele...
2 min čtení
AI
Classification
+3
Classification
Diskriminační modely
Zjistěte více o diskriminačních AI modelech—strojovém učení zaměřeném na klasifikaci a regresi pomocí modelování rozhodovacích hranic mezi třídami. Pochopte, ja...
6 min čtení
Discriminative Models
AI
+6
Gradient Boosting
Gradient Boosting je výkonná ensemble metoda strojového učení pro regresi i klasifikaci. Modely buduje sekvenčně, obvykle s použitím rozhodovacích stromů, za úč...
5 min čtení
Gradient Boosting
Machine Learning
+4
K-nejbližší sousedé
Algoritmus k-nejbližších sousedů (KNN) je neparametrický, řízený algoritmus strojového učení používaný pro klasifikaci a regresi. Předpovídá výsledky hledáním '...
5 min čtení
Machine Learning
KNN
+3
Klasifikátor
AI klasifikátor je algoritmus strojového učení, který přiřazuje vstupním datům třídy, kategorizuje informace do předem definovaných tříd na základě naučených vz...
9 min čtení
AI
Classifier
+3
Křížová entropie
Křížová entropie je klíčovým pojmem v informační teorii i strojovém učení a slouží jako metrika pro měření rozdílu mezi dvěma pravděpodobnostními rozděleními. V...
4 min čtení
Cross-Entropy
Machine Learning
+3
LightGBM
LightGBM, nebo Light Gradient Boosting Machine, je pokročilý framework pro gradientní boosting vyvinutý společností Microsoft. Je navržen pro vysoce výkonné úlo...
5 min čtení
LightGBM
Machine Learning
+5
Logaritmická ztráta (Log Loss)
Logaritmická ztráta, nebo také křížová entropie (cross-entropy loss), je klíčová metrika pro hodnocení výkonu modelů strojového učení—zejména pro binární klasif...
4 min čtení
Log Loss
Machine Learning
+3
Maticová matice (Confusion Matrix)
Maticová matice je nástroj strojového učení pro hodnocení výkonnosti klasifikačních modelů, podrobně rozlišuje pravdivě/nesprávně pozitivní i negativní případy,...
5 min čtení
Machine Learning
Classification
+3
Naivní Bayes
Naivní Bayes je rodina klasifikačních algoritmů založených na Bayesově teorému, využívající podmíněnou pravděpodobnost se zjednodušujícím předpokladem, že přízn...
5 min čtení
Naive Bayes
Classification
+3
Plocha pod křivkou (AUC)
Plocha pod křivkou (AUC) je základní metrika ve strojovém učení používaná k hodnocení výkonnosti binárních klasifikačních modelů. Kvantifikuje celkovou schopnos...
3 min čtení
Machine Learning
AI
+3
Recall v strojovém učení
Prozkoumejte recall ve strojovém učení: klíčovou metriku pro hodnocení výkonnosti modelu, zejména v klasifikačních úlohách, kde je důležité správně identifikova...
8 min čtení
Machine Learning
Recall
+3
Rozhodovací strom
Rozhodovací strom je výkonný a intuitivní nástroj pro rozhodování a prediktivní analýzu, používaný jak pro klasifikační, tak regresní úlohy. Jeho stromová struk...
5 min čtení
Decision Trees
Machine Learning
+5
Supervizované učení
Supervizované učení je základním přístupem ve strojovém učení a umělé inteligenci, kde algoritmy získávají znalosti z označených datových sad, aby mohly provádě...
9 min čtení
Supervised Learning
Machine Learning
+4
Top-k přesnost
Top-k přesnost je evaluační metrika strojového učení, která hodnotí, zda se skutečná třída nachází mezi top k předpovězenými třídami, a poskytuje tak komplexní ...
4 min čtení
AI
Machine Learning
+3
Učené učení
Učené učení je základní koncept umělé inteligence a strojového učení, při kterém jsou algoritmy trénovány na označených datech za účelem přesných předpovědí neb...
3 min čtení
AI
Machine Learning
+3