ระบบ ML การผลิต: ทดสอบความรู้

คุณกำลังใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างโมเดลการจัดประเภทซึ่งคาดการณ์การปรากฏตัวของยูนิคอร์น ชุดข้อมูลของคุณจะให้รายละเอียดการปรากฏตัวของยูนิคอร์น 10,000 ตัว และการปรากฏตัวของยูนิคอร์น 10,000 ตัว ชุดข้อมูลจะประกอบด้วยสถานที่ ช่วงเวลาของวัน ระดับความสูง อุณหภูมิ ความชื้น ร่มไม้ การมีสายรุ้ง และฟีเจอร์อื่นๆ อีกมากมาย

หลังจากเปิดตัวตัวคาดการณ์ลักษณะที่ปรากฏของยูนิคอร์น คุณจะต้องอัปเดตโมเดลให้ใหม่อยู่เสมอด้วยการฝึกข้อมูลใหม่อีกครั้ง เนื่องจากคุณรวบรวมข้อมูลใหม่เพื่อฝึกมากเกินไป คุณจึงตัดสินใจจำกัดข้อมูลการฝึกด้วยการสุ่มตัวอย่างข้อมูลใหม่ตามช่วงเวลา คุณยังต้องคำนึงถึงรูปแบบรายวันและรายปีในรูปยูนิคอร์นด้วย คุณจะเลือกกรอบเวลาใด

1 วัน เนื่องจากกรอบเวลาที่นานขึ้นจะส่งผลให้มีข้อมูลจำนวนมาก และโมเดลของคุณจะใช้เวลาฝึกนานเกินไป

1 สัปดาห์เพื่อให้ชุดข้อมูลไม่ใหญ่เกินไปแต่คุณยังปรับรูปแบบให้เรียบได้

หนึ่งปี เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลของคุณจะไม่มีความลำเอียงจากรูปแบบรายปี

ความคลาดเคลื่อนระหว่างการฝึกกับการแสดงผล: รูปแบบของข้อมูลการแสดงผลจะค่อยๆ เปลี่ยนแปลง ณ จุดใดจุดหนึ่งหลังจากที่โมเดลเริ่มแสดง

คุณใช้ความแม่นยำเป็นเมตริกในระหว่างการฝึก

โมเดลของคุณไม่อัปเดต

ไม่มีข้อใดถูก

คุณไม่มีตัวอย่างการฝึกที่เพียงพอสำหรับแอนตาร์กติกา

คุณใช้การฝึกแบบไดนามิกแทนการฝึกแบบคงที่

โมเดลของคุณเก่าเกินไป

ทุกข้อที่กล่าวมา

การคาดการณ์คุณภาพสูงช่วยให้ผู้ใช้ค้นหายูนิคอร์นได้ง่าย ซึ่งส่งผลต่อลักษณะการทำงานที่เป็นยูนิคอร์นโดยตรง

การสร้างแบบจำลองพื้นที่ในเมืองทำได้ยาก

มีการรายงานการปรากฏตัวของยูนิคอร์นหลายครั้งในพื้นที่ที่มีประชากรหนาแน่น ซึ่งทำให้ข้อมูลการฝึกของคุณบิดเบือน

เปลี่ยนโมเดลจากการฝึกแบบไดนามิกเป็นการฝึกแบบคงที่

เปลี่ยนโมเดลจากการอนุมานแบบไดนามิกเป็นการอนุมานแบบคงที่

ตรวจสอบคุณภาพของโมเดลก่อนแสดง

วิธีแก้ปัญหาข้างต้นจะไม่ช่วยอะไร