Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Bagaimana AutoGluon -Tabular bekerja
AutoGluon-Tabular melakukan pemrosesan data tingkat lanjut, pembelajaran mendalam, dan metode ansambel model multi-layer. Secara otomatis mengenali tipe data di setiap kolom untuk preprocessing data yang kuat, termasuk penanganan khusus bidang teks.
AutoGluon cocok untuk berbagai model mulai dari pohon yang off-the-shelf ditingkatkan hingga jaringan saraf yang disesuaikan. Model-model ini diansambel dengan cara baru: model ditumpuk dalam beberapa lapisan dan dilatih secara berlapis yang menjamin data mentah dapat diterjemahkan ke dalam prediksi berkualitas tinggi dalam batasan waktu tertentu. Proses ini mengurangi overfitting dengan membagi data dengan berbagai cara dengan pelacakan contoh yang cermat. out-of-fold
Algoritma AutoGluon -Tabular berkinerja baik dalam kompetisi pembelajaran mesin karena penanganannya yang kuat dari berbagai tipe data, hubungan, dan distribusi. Anda dapat menggunakan AutoGluon -Tabular untuk regresi, klasifikasi (biner dan multiclass), dan masalah peringkat.
Lihat diagram berikut yang menggambarkan cara kerja strategi susun multi-layer.
Untuk informasi selengkapnya, lihat AutoGluon-Tabular: AutoML yang Kuat dan Akurat untuk Data Terstruktur
