Sisällysluettelo:
Määritelmä - mitä karakterisointi tarkoittaa?
Karakterisointi on iso datamenetelmä, jota käytetään kuvaamaan parametreja, jotka kuvaavat tehokkaasti tietyn tietoelementin ominaisuuksia ja käyttäytymistä. Tätä käytetään sitten valvomattomissa oppimisalgoritmeissa, jotta löydetään malleja, klustereita ja suuntauksia sisällyttämättä luokkamerkkejä, joissa voi olla vääristymiä. Sillä on käyttötarkoituksia klusterianalyysissä ja jopa syvällisessä oppimisessa.
Techopedia selittää karakterisoinnin
Suurdatan karakterisointi on tekniikka raakadatan muuttamiseksi hyödylliseksi informaatioksi, jota käytetään koneoppimisalgoritmeissa ja tiedon louhintaan. Karakterisointi tuottaa olennaisesti tiivistettyjä esityksiä mistä tahansa datan sisälle piilotetusta informaatiosisällöstä. Siksi sitä voidaan käyttää välineenä mittaamaan ja seuraamaan tapahtumia, muutoksia ja uusia esiin nousevia käyttäytymismenetelmiä suurissa dynaamisissa tietovirroissa.
Joitakin karakterisoinnin etuja:
- Voi tuottaa hyödyllisiä mittareita tapahtumien ja tietojoukkojen poikkeavuuksien seuraamiseksi ja mittaamiseksi
- Luo pienen jalanjäljen esityksen olennaisesta tiedosta
- Suorittaa nopeasti tietojen muuntamisen, mikä tuo teollisuuden lähemmäksi tietojen täydellistä muuntamista tiedoksi-tiedolle.
- On hyödyllistä indeksoimalla ja merkitsemällä tietyt objektit, tapahtumat ja muut ominaisuudet tiedonkeruussa
