Watchonlinevideos
New member
#BasingOnwhereThePrediction #Prediction #Machinelearning #ArtificialIntelleGence #datascience ** Dựa trên nơi dự đoán? **
Khi nói đến việc học máy và trí tuệ nhân tạo, một trong những câu hỏi quan trọng nhất là: dự đoán được thực hiện ở đâu?Đây là một quyết định quan trọng có thể có tác động đáng kể đến tính chính xác và hiệu suất của mô hình.
Có hai cách tiếp cận chính để đưa ra dự đoán: địa phương và toàn cầu.Với dự đoán cục bộ, mô hình được đào tạo và đánh giá trên một bộ dữ liệu cụ thể.Các dự đoán sau đó được thực hiện trên dữ liệu mới từ cùng một phân phối với dữ liệu đào tạo.Với dự đoán toàn cầu, mô hình được đào tạo trên một bộ dữ liệu lớn và sau đó được đánh giá trên một bộ dữ liệu thử nghiệm riêng.Các dự đoán sau đó được thực hiện trên dữ liệu mới từ bất kỳ phân phối nào.
Quyết định sử dụng dự đoán địa phương hay toàn cầu phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm kích thước của bộ dữ liệu, tính khả dụng của dữ liệu đào tạo và độ chính xác mong muốn của các dự đoán.Nhìn chung, dự đoán địa phương chính xác hơn dự đoán toàn cầu, nhưng nó cũng tốn kém hơn về mặt tính toán.Dự đoán toàn cầu kém chính xác hơn dự đoán cục bộ, nhưng nó có thể mở rộng hơn và có thể được sử dụng trên các bộ dữ liệu lớn hơn.
Dưới đây là một số yếu tố cần xem xét khi đưa ra quyết định về nơi để đưa ra dự đoán:
*** Kích thước của bộ dữ liệu: ** Nếu bộ dữ liệu nhỏ, thì dự đoán cục bộ có khả năng chính xác hơn dự đoán toàn cầu.Điều này là do mô hình sẽ có thể tìm hiểu các tính năng cụ thể của dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác hơn.
*** Tính khả dụng của dữ liệu đào tạo: ** Nếu có một lượng dữ liệu đào tạo hạn chế, thì dự đoán cục bộ có thể chính xác hơn dự đoán toàn cầu.Điều này là do mô hình sẽ không có đủ dữ liệu để tìm hiểu các tính năng chung của dữ liệu và sẽ mắc nhiều lỗi hơn đối với dữ liệu mới.
*** Độ chính xác mong muốn của các dự đoán: ** Nếu độ chính xác mong muốn của các dự đoán là cao, thì dự đoán cục bộ có thể chính xác hơn dự đoán toàn cầu.Điều này là do mô hình sẽ có thể tìm hiểu các tính năng cụ thể của dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác hơn.
Cuối cùng, quyết định sử dụng dự đoán địa phương hay toàn cầu là sự đánh đổi giữa độ chính xác và khả năng mở rộng.Dự đoán địa phương là chính xác hơn, nhưng nó cũng tốn kém hơn về mặt tính toán.Dự đoán toàn cầu ít chính xác hơn, nhưng nó có thể mở rộng hơn và có thể được sử dụng trên các bộ dữ liệu lớn hơn.
## hashtags
* #BasingOnwhereThePrediction
* #sự dự đoán
* #Machinelearning
* #trí tuệ nhân tạo
* #khoa học dữ liệu
=======================================
#basedonwheretheprediction #Prediction #Machinelearning #artificialintelligence #datascience **Based on Where the Prediction?**
When it comes to machine learning and artificial intelligence, one of the most important questions is: where should the prediction be made? This is a critical decision that can have a significant impact on the accuracy and performance of the model.
There are two main approaches to making predictions: local and global. With local prediction, the model is trained and evaluated on a specific dataset. The predictions are then made on new data from the same distribution as the training data. With global prediction, the model is trained on a large dataset and then evaluated on a separate test dataset. The predictions are then made on new data from any distribution.
The decision of whether to use local or global prediction depends on a number of factors, including the size of the dataset, the availability of training data, and the desired accuracy of the predictions. In general, local prediction is more accurate than global prediction, but it is also more computationally expensive. Global prediction is less accurate than local prediction, but it is more scalable and can be used on larger datasets.
Here are some of the factors to consider when making the decision of where to make predictions:
* **Size of the dataset:** If the dataset is small, then local prediction is likely to be more accurate than global prediction. This is because the model will be able to learn the specific features of the data and make more accurate predictions.
* **Availability of training data:** If there is a limited amount of training data, then local prediction is likely to be more accurate than global prediction. This is because the model will not have enough data to learn the general features of the data and will make more mistakes on new data.
* **Desired accuracy of the predictions:** If the desired accuracy of the predictions is high, then local prediction is likely to be more accurate than global prediction. This is because the model will be able to learn the specific features of the data and make more accurate predictions.
Ultimately, the decision of whether to use local or global prediction is a trade-off between accuracy and scalability. Local prediction is more accurate, but it is also more computationally expensive. Global prediction is less accurate, but it is more scalable and can be used on larger datasets.
## Hashtags
* #basedonwheretheprediction
* #Prediction
* #Machinelearning
* #artificialintelligence
* #datascience
Khi nói đến việc học máy và trí tuệ nhân tạo, một trong những câu hỏi quan trọng nhất là: dự đoán được thực hiện ở đâu?Đây là một quyết định quan trọng có thể có tác động đáng kể đến tính chính xác và hiệu suất của mô hình.
Có hai cách tiếp cận chính để đưa ra dự đoán: địa phương và toàn cầu.Với dự đoán cục bộ, mô hình được đào tạo và đánh giá trên một bộ dữ liệu cụ thể.Các dự đoán sau đó được thực hiện trên dữ liệu mới từ cùng một phân phối với dữ liệu đào tạo.Với dự đoán toàn cầu, mô hình được đào tạo trên một bộ dữ liệu lớn và sau đó được đánh giá trên một bộ dữ liệu thử nghiệm riêng.Các dự đoán sau đó được thực hiện trên dữ liệu mới từ bất kỳ phân phối nào.
Quyết định sử dụng dự đoán địa phương hay toàn cầu phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm kích thước của bộ dữ liệu, tính khả dụng của dữ liệu đào tạo và độ chính xác mong muốn của các dự đoán.Nhìn chung, dự đoán địa phương chính xác hơn dự đoán toàn cầu, nhưng nó cũng tốn kém hơn về mặt tính toán.Dự đoán toàn cầu kém chính xác hơn dự đoán cục bộ, nhưng nó có thể mở rộng hơn và có thể được sử dụng trên các bộ dữ liệu lớn hơn.
Dưới đây là một số yếu tố cần xem xét khi đưa ra quyết định về nơi để đưa ra dự đoán:
*** Kích thước của bộ dữ liệu: ** Nếu bộ dữ liệu nhỏ, thì dự đoán cục bộ có khả năng chính xác hơn dự đoán toàn cầu.Điều này là do mô hình sẽ có thể tìm hiểu các tính năng cụ thể của dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác hơn.
*** Tính khả dụng của dữ liệu đào tạo: ** Nếu có một lượng dữ liệu đào tạo hạn chế, thì dự đoán cục bộ có thể chính xác hơn dự đoán toàn cầu.Điều này là do mô hình sẽ không có đủ dữ liệu để tìm hiểu các tính năng chung của dữ liệu và sẽ mắc nhiều lỗi hơn đối với dữ liệu mới.
*** Độ chính xác mong muốn của các dự đoán: ** Nếu độ chính xác mong muốn của các dự đoán là cao, thì dự đoán cục bộ có thể chính xác hơn dự đoán toàn cầu.Điều này là do mô hình sẽ có thể tìm hiểu các tính năng cụ thể của dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác hơn.
Cuối cùng, quyết định sử dụng dự đoán địa phương hay toàn cầu là sự đánh đổi giữa độ chính xác và khả năng mở rộng.Dự đoán địa phương là chính xác hơn, nhưng nó cũng tốn kém hơn về mặt tính toán.Dự đoán toàn cầu ít chính xác hơn, nhưng nó có thể mở rộng hơn và có thể được sử dụng trên các bộ dữ liệu lớn hơn.
## hashtags
* #BasingOnwhereThePrediction
* #sự dự đoán
* #Machinelearning
* #trí tuệ nhân tạo
* #khoa học dữ liệu
=======================================
#basedonwheretheprediction #Prediction #Machinelearning #artificialintelligence #datascience **Based on Where the Prediction?**
When it comes to machine learning and artificial intelligence, one of the most important questions is: where should the prediction be made? This is a critical decision that can have a significant impact on the accuracy and performance of the model.
There are two main approaches to making predictions: local and global. With local prediction, the model is trained and evaluated on a specific dataset. The predictions are then made on new data from the same distribution as the training data. With global prediction, the model is trained on a large dataset and then evaluated on a separate test dataset. The predictions are then made on new data from any distribution.
The decision of whether to use local or global prediction depends on a number of factors, including the size of the dataset, the availability of training data, and the desired accuracy of the predictions. In general, local prediction is more accurate than global prediction, but it is also more computationally expensive. Global prediction is less accurate than local prediction, but it is more scalable and can be used on larger datasets.
Here are some of the factors to consider when making the decision of where to make predictions:
* **Size of the dataset:** If the dataset is small, then local prediction is likely to be more accurate than global prediction. This is because the model will be able to learn the specific features of the data and make more accurate predictions.
* **Availability of training data:** If there is a limited amount of training data, then local prediction is likely to be more accurate than global prediction. This is because the model will not have enough data to learn the general features of the data and will make more mistakes on new data.
* **Desired accuracy of the predictions:** If the desired accuracy of the predictions is high, then local prediction is likely to be more accurate than global prediction. This is because the model will be able to learn the specific features of the data and make more accurate predictions.
Ultimately, the decision of whether to use local or global prediction is a trade-off between accuracy and scalability. Local prediction is more accurate, but it is also more computationally expensive. Global prediction is less accurate, but it is more scalable and can be used on larger datasets.
## Hashtags
* #basedonwheretheprediction
* #Prediction
* #Machinelearning
* #artificialintelligence
* #datascience
