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Ein Modell, das Beschriftungen aus einer Gruppe von einem oder mehreren Features vorhersagt. Formal definieren diskriminative Modelle die bedingte Wahrscheinlichkeit einer Ausgabe angesichts der Features und Gewichtungen; Das heißt: Ein Modelltyp, der fortlaufende (typischerweise Gleitkommawerte) ausgibt. Vergleichen Sie mit Klassifizierungsmodellen, die diskrete Werte ausgeben, z. B. “Tageslilie” oder “Tigerlilie”. Der Vektor von rohen (nicht-normalisierten) Vorhersagen, die ein Klassifizierungsmodell generiert, die normalerweise dann an eine Normalisierungsfunktion übergeben werden. Wenn das Modell ein Klassifizierungsproblem mit mehreren Klassen löst, werden Logits in der Regel zu einer Eingabe für die softmax-Funktion. Die softmax-Funktion generiert dann einen Vektor von (normalisierten) Wahrscheinlichkeiten mit einem Wert für jede mögliche Klasse. Beim maschinellen Lernen eine Situation, in der die Vorhersagen eines Modells die Trainingsdaten für dasselbe Modell oder ein anderes Modell beeinflussen. Beispielsweise beeinflusst ein Modell, das Filme empfiehlt, die Filme, die die Leute sehen, und beeinflusst dann nachfolgende Filmempfehlungsmodelle. Intelligente Vernetzung von Menschen, Marken und Maschinen in der globalen Fertigung und Logistik ist die Vision des Produktionsfunktionsbereichs. Intelligent vernetzt werden die Stärken und Potenziale der konzernweiten Produktion gebündelt und die daraus resultierenden Synergien genutzt, um Volkswagen wettbewerbsfähig und zukunftsfähig zu machen. Strategisches Ziel ist es, die Produktion so nachhaltig und produktiv wie möglich zu organisieren.

Erreicht wird dies durch zukunftssichere Arbeitsstrukturen, mehr Effizienz, intelligente Prozesse und ein vielseitiges Produktionsnetzwerk, das zukünftige Entwicklungen auf den Märkten sowie in Bezug auf Wettbewerb, Produkte, Umweltfragen und Innovation antizipiert. Die starke Allianz im Volkswagen Konzern und der offene, markenübergreifende Austausch von Ideen und Informationen zwischen allen am Produktionsprozess Beteiligten bilden die Basis für diese kontinuierliche Weiterentwicklung. Feature-Sparsität bezieht sich auf die Geringsein eines Feature-Vektors; Modellsparsität bezieht sich auf die Sparsamkeit der Modellgewichte. Eine NxN-Tabelle, die zusammenfasst, wie erfolgreich die Vorhersagen eines Klassifizierungsmodells waren. d. h. die Korrelation zwischen der Bezeichnung und der Klassifizierung des Modells. Eine Achse einer Verwechslungsmatrix ist die Beschriftung, die das Modell vorhergesagt hat, und die andere Achse ist die tatsächliche Beschriftung. N stellt die Anzahl der Klassen dar.

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