ვიდეო: რა არის მანქანური სწავლება დეტალურად?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის (AI) აპლიკაცია, რომელიც აძლევს სისტემებს შესაძლებლობას ავტომატურად ისწავლონ და გაიუმჯობესონ გამოცდილება მკაფიოდ დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმცოდნეობა ფოკუსირებულია კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებსაც შეუძლიათ მონაცემების წვდომა და მათი გამოყენება თავად ისწავლონ.
მაშინ, რა არის მანქანათმცოდნეობა და მისი ტიპები?
მანქანათმცოდნეობა ქვეკატეგორიზებულია სამზე ტიპები : ზედამხედველობის ქვეშ სწავლა - მავარჯიშე! ზედამხედველობის გარეშე სწავლა - მე თვითკმარი ვარ სწავლა . განმტკიცების სწავლა - Ჩემი ცხოვრება, ჩემი წესები!
შეიძლება ასევე იკითხოს, რა არის მანქანური სწავლება და რატომ არის ის მნიშვნელოვანი? განმეორებითი ასპექტი მანქანათმცოდნეობა არის მნიშვნელოვანი რადგან მოდელები ექვემდებარებიან ახალ მონაცემებს, მათ შეუძლიათ დამოუკიდებლად ადაპტირება. ისინი სწავლობენ წინა გამოთვლებიდან, რათა მიიღონ საიმედო, განმეორებადი გადაწყვეტილებები და შედეგები. ეს არის მეცნიერება, რომელიც ახალი არ არის – მაგრამ ახალი იმპულსი მოიპოვა.
შესაბამისად, რა არის მანქანური სწავლება და როგორ მუშაობს იგი?
მანქანათმცოდნეობა არის მონაცემთა ანალიზის ტექნიკა, რომელიც ასწავლის კომპიუტერებს კეთება რაც ბუნებრივად მოდის ადამიანებსა და ცხოველებს: ისწავლეთ გამოცდილებიდან. მანქანათმცოდნეობა ალგორითმები იყენებენ გამოთვლით მეთოდებს ინფორმაციის „შესწავლისთვის“უშუალოდ მონაცემებიდან, წინასწარ განსაზღვრულ განტოლებაზე, როგორც მოდელზე დაყრდნობის გარეშე.
რა არის მანქანათმცოდნეობის საფუძვლები?
მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი, სადაც მანქანა არის გაწვრთნილი, რომ ისწავლოს წარსული გამოცდილებიდან. წარსული გამოცდილება შეგროვებული მონაცემებით ყალიბდება. შემდეგ ის აერთიანებს ალგორითმებს, როგორიცაა Naïve Bayes, Support Vector მანქანა (SVM) საბოლოო შედეგების მიწოდებისთვის.
გირჩევთ:
არის თუ არა მანქანური სწავლება უკონტროლო?
ზედამხედველობის გარეშე სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა, სადაც არ გჭირდებათ მოდელის ზედამხედველობა. უკონტროლო მანქანური სწავლება გეხმარებათ იპოვოთ ყველა სახის უცნობი ნიმუში მონაცემებში. კლასტერირება და ასოციაცია არის უკონტროლო სწავლის ორი ტიპი
რა არის მანქანური სწავლება პითონის გამოყენებით?
მანქანური სწავლების შესავალი პითონის გამოყენებით. მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის (AI) სახეობა, რომელიც კომპიუტერებს აძლევს სწავლის უნარს აშკარად დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმცოდნეობა ფოკუსირებულია კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებაზე, რომლებიც შეიძლება შეიცვალოს ახალი მონაცემების გამოვლენისას
რა არის მანქანური სწავლება ხელოვნურ ინტელექტში?
მანქანათმცოდნეობა (ML) არის მეცნიერების ფილიალი, რომელიც ეძღვნება ალგორითმებისა და სტატისტიკური მოდელების შესწავლას, რომლებსაც კომპიუტერული სისტემები იყენებენ კონკრეტული ამოცანის შესასრულებლად აშკარა ინსტრუქციების გამოყენების გარეშე, შაბლონებზე და დასკვნაზე დაყრდნობით. ის განიხილება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი
რისთვის შეგვიძლია გამოვიყენოთ მანქანური სწავლება?
აქ ჩვენ ვიზიარებთ მანქანათმცოდნეობის რამდენიმე მაგალითს, რომლებსაც ყოველდღიურად ვიყენებთ და, შესაძლოა, წარმოდგენაც არ გვაქვს, რომ ისინი ML-ით არის განპირობებული. ვირტუალური პერსონალური ასისტენტები. პროგნოზები მგზავრობისას. ვიდეო მეთვალყურეობა. სოციალური მედიის სერვისები. ელ.ფოსტის სპამის და მავნე პროგრამების ფილტრაცია. ონლაინ მომხმარებელთა მხარდაჭერა. საძიებო სისტემის შედეგების დახვეწა
არის Arima მოდელის მანქანური სწავლება?
კლასიკური მეთოდები, როგორიცაა ETS და ARIMA, აღემატება მანქანურ სწავლებას და ღრმა სწავლის მეთოდებს ერთსაფეხურიანი პროგნოზირებისთვის ერთვარიანტულ მონაცემთა ნაკრებებზე. კლასიკური მეთოდები, როგორიცაა Theta და ARIMA, აღემატება მანქანურ სწავლებას და ღრმა სწავლის მეთოდებს მრავალსაფეხურიანი პროგნოზირებისთვის ერთვარიანტულ მონაცემთა ნაკრებებზე