வீடு ஆடியோ இயந்திர கற்றலில் பேக்கிங் ஏன் மாறுபாட்டைக் குறைக்கிறது?

இயந்திர கற்றலில் பேக்கிங் ஏன் மாறுபாட்டைக் குறைக்கிறது?

Anonim

கே:

இயந்திர கற்றலில் பேக்கிங் ஏன் மாறுபாட்டைக் குறைக்கிறது?

ப:

இயந்திர கற்றலில் பூட்ஸ்டார்ப் திரட்டுதல் அல்லது "பேக்கிங்" என்பது சிக்கலான தரவுத் தொகுப்புகளின் மேம்பட்ட மாதிரிகளை உருவாக்குவதன் மூலம் மாறுபாட்டைக் குறைக்கிறது. குறிப்பாக, பேக்கிங் அணுகுமுறை துணைக்குழுக்களை உருவாக்குகிறது, அவை பெரும்பாலும் தரவை அதிக ஈடுபாடு கொண்ட மாதிரியாக மாற்றும்.

பேக்கிங்கை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பது பற்றிய ஒரு சுவாரஸ்யமான மற்றும் நேரடியான கருத்து, சீரற்ற மாதிரிகளின் தொகுப்பை எடுத்து எளிய சராசரியைப் பிரித்தெடுப்பது. பின்னர், ஒரே மாதிரியான மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி, முடிவுகளின் முடிவுகளைக் கையாள முடிவு மரங்களாக கட்டப்பட்ட டஜன் கணக்கான துணைக்குழுக்களை உருவாக்கவும். இரண்டாவது சராசரி அந்த தனிப்பட்ட மாதிரிகள் மதிப்பின் அடிப்படையில் ஒருவருக்கொருவர் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கின்றன என்பதற்கான உண்மையான படத்தைக் காட்ட வேண்டும். தரவு புள்ளிகளின் எந்த தொகுப்பின் அதே சொத்துக்கும் இதே யோசனை பயன்படுத்தப்படலாம்.

இலவச பதிவிறக்க: இயந்திர கற்றல் மற்றும் அது ஏன் முக்கியமானது

இந்த அணுகுமுறை கண்டுபிடிப்பை இன்னும் வரையறுக்கப்பட்ட எல்லைகளாக ஒருங்கிணைப்பதால், இது மாறுபாட்டைக் குறைத்து, அதிகப்படியான பொருத்துதலுக்கு உதவுகிறது. ஓரளவு விநியோகிக்கப்பட்ட தரவு புள்ளிகளுடன் ஒரு சிதறலைப் பற்றி சிந்தியுங்கள்; பேக்கிங் முறையைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், பொறியாளர்கள் சிக்கலான அளவுருக்கள் மற்றும் நோக்குநிலை கண்டுபிடிப்பு வரிகளை மென்மையான அளவுருக்களுக்கு "சுருக்கி" விடுகிறார்கள்.

சிலர் பேக்கிங்கின் மதிப்பை "பிரித்து வெல்லுங்கள்" அல்லது ஒரு வகை "உதவி ஹியூரிஸ்டிக்ஸ்" என்று பேசுகிறார்கள். சீரற்ற காடுகளின் பயன்பாடு போன்ற குழும மாடலிங் மூலம், பேக்கிங்கை ஒரு நுட்பமாகப் பயன்படுத்துபவர்கள் மாறுபாடுகளில் குறைவான தரவு முடிவுகளைப் பெறலாம் என்பது இதன் கருத்து. சிக்கலைக் குறைப்பதைப் பொறுத்தவரை, அதிகப்படியான பொருத்துதலுக்கும் பேக்கிங் உதவும். பல தரவு புள்ளிகளைக் கொண்ட ஒரு மாதிரியைப் பற்றி சிந்தியுங்கள்: சொல்லாதது, இணைக்கப்படாத 100 புள்ளிகளுடன் இணைக்க-புள்ளிகள். இதன் விளைவாக காட்சி தரவு வரி துண்டிக்கப்பட்ட, மாறும், கொந்தளிப்பானதாக இருக்கும். மதிப்பீடுகளின் தொகுப்புகளை ஒன்றாக இணைப்பதன் மூலம் மாறுபாட்டை "இரும்பு அவுட்" செய்யுங்கள். குழும கற்றலில், இது ஒரு "வலுவான கற்றல்" கூட்டு முடிவை வழங்க பல "பலவீனமான கற்பவர்களுடன்" சேருவதாக கருதப்படுகிறது. இதன் விளைவாக ஒரு மென்மையான, அதிக அளவிலான தரவு வரி மற்றும் மாதிரியில் குறைந்த காட்டு மாறுபாடு உள்ளது.

நிறுவன ஐடி அமைப்புகளுக்கு பேக்கிங் யோசனை எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படலாம் என்பதைப் பார்ப்பது எளிது. தயாரிப்புகள், வாடிக்கையாளர்கள் போன்றவற்றில் என்ன நடக்கிறது என்பதைப் பற்றி வணிகத் தலைவர்கள் பெரும்பாலும் "பறவைக் கண்ணோட்டத்தை" விரும்புகிறார்கள். அதிகப்படியான பொருத்தப்பட்ட மாதிரியானது குறைந்த ஜீரணிக்கக்கூடிய தரவையும், மேலும் "சிதறிய" முடிவுகளையும் தரும், அங்கு பேக்கிங் ஒரு மாதிரியை "நிலைப்படுத்த" முடியும், மேலும் இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் இறுதி பயனர்களுக்கு.

இயந்திர கற்றலில் பேக்கிங் ஏன் மாறுபாட்டைக் குறைக்கிறது?