Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deducing of Optimal Machine Learning Algorithms for Heterogeneity

論文の概要: Deducing of Optimal Machine Learning Algorithms for Heterogeneity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.05558v1
Date: Wed, 10 Nov 2021 07:55:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-11-11 15:24:38.768765
Title: Deducing of Optimal Machine Learning Algorithms for Heterogeneity
Title（参考訳）: 不均質性のための最適機械学習アルゴリズムの導出
Authors: Omar Alfarisi, Zeyar Aung and Mohamed Sassi
Abstract要約: 本稿では,アルゴリズムの最適点について述べる。合成データセットを構築し、教師付き機械学習の実行を5つの異なるアルゴリズムで実行しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: For defining the optimal machine learning algorithm, the decision was not easy for which we shall choose. To help future researchers, we describe in this paper the optimal among the best of the algorithms. We built a synthetic data set and performed the supervised machine learning runs for five different algorithms. For heterogeneity, we identified Random Forest, among others, to be the best algorithm.
Abstract（参考訳）: 最適な機械学習アルゴリズムを定義するには、選択するべき決定が容易ではなかった。今後の研究者を支援するため,本論文では,アルゴリズムの最適点について述べる。合成データセットを構築し、教師付き機械学習の実行を5つの異なるアルゴリズムで実行しました。異種性については,ランダムフォレストを最善のアルゴリズムとして同定した。

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