Სარჩევი:
ვიდეო: რა არის ML ალგორითმი?
2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49
მანქანათმცოდნეობა ( ML ) არის მეცნიერული შესწავლა ალგორითმები და სტატისტიკური მოდელები, რომლებსაც კომპიუტერული სისტემები იყენებენ კონკრეტული ამოცანის შესასრულებლად მკაფიო ინსტრუქციების გამოყენების გარეშე, ნაცვლად შაბლონებზე და დასკვნაზე დაყრდნობით. იგი განიხილება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი.
ასევე კითხვაა, რა არის ალგორითმები მანქანათმცოდნეობაში?
ყველაზე ძირითადში, მანქანათმცოდნეობა იყენებს დაპროგრამებულს ალგორითმები რომლებიც იღებენ და აანალიზებენ შეყვანის მონაცემებს გამომავალი მნიშვნელობების პროგნოზირებისთვის მისაღები დიაპაზონში. არსებობს ოთხი სახის მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები : ზედამხედველობით, ნახევრად ზედამხედველობით, უკონტროლოდ და გამაგრება.
გარდა ამისა, რომელია მანქანათმცოდნეობის საუკეთესო ალგორითმი? ტოპ 10 მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი
- გულუბრყვილო ბეიზის კლასიფიკატორის ალგორითმი.
- K ნიშნავს კლასტერიზაციის ალგორითმს.
- მხარდაჭერის ვექტორული მანქანის ალგორითმი.
- აპრიორის ალგორითმი.
- ხაზოვანი რეგრესია.
- ლოგისტიკური რეგრესია.
- ხელოვნური ნერვული ქსელები.
- შემთხვევითი ტყეები.
ამის გარდა, როგორ წერთ ML ალგორითმს?
6 ნაბიჯი მანქანური სწავლების ნებისმიერი ალგორითმის ნულიდან დასაწერად: პერცეპტრონის შემთხვევის შესწავლა
- მიიღეთ ალგორითმის ძირითადი გაგება.
- იპოვნეთ სხვადასხვა სასწავლო წყარო.
- დაყავით ალგორითმი ნაწილებად.
- დაიწყეთ მარტივი მაგალითით.
- დადასტურება სანდო განხორციელებით.
- დაწერეთ თქვენი პროცესი.
რა არის თვითსწავლის ალგორითმი?
თვით - სწავლის ალგორითმები (ან როგორც მე ვეძახი მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები ) შედიან ხელოვნური ინტელექტის სფეროში. თუმცა, ქვეველის მანქანათმცოდნეობა არიან ისეთებიც ალგორითმები რომ თანდათან ვისწავლოთ ” ცოდნა ზოგიერთი დომენის მონაცემების დათვალიერებით.
გირჩევთ:
რა არის მრავალწევრი გულუბრყვილო ბეიესის ალგორითმი?
მრავალწევრიანი გულუბრყვილო ბეიების გამოყენება NLP პრობლემებზე. გულუბრყვილო ბეიესის კლასიფიკატორის ალგორითმი არის ალბათური ალგორითმების ოჯახი, რომელიც დაფუძნებულია ბეიზის თეორემის გამოყენებაზე მახასიათებლების ყველა წყვილს შორის პირობითი დამოუკიდებლობის „გულუბრყვილო“დაშვებით
რა არის Lstm ალგორითმი?
გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერება (LSTM) არის ხელოვნური მორეციდივე ნერვული ქსელის (RNN) არქიტექტურა, რომელიც გამოიყენება ღრმა სწავლის სფეროში. LSTM ქსელები კარგად შეეფერება კლასიფიკაციას, დამუშავებას და პროგნოზების გაკეთებას დროის სერიების მონაცემებზე დაყრდნობით, რადგან შეიძლება იყოს უცნობი ხანგრძლივობის შეფერხებები დროის სერიაში მნიშვნელოვან მოვლენებს შორის
რა არის Rijndael ალგორითმი?
Rijndael-ის ალგორითმი არის ახალი თაობის სიმეტრიული ბლოკის შიფრი, რომელიც მხარს უჭერს საკვანძო ზომებს 128, 192 და 256 ბიტიან, 128 ბიტიან ბლოკებში დამუშავებული მონაცემებით - თუმცა, AES დიზაინის კრიტერიუმების გადაჭარბებით, ბლოკის ზომები შეიძლება აისახოს გასაღებების ზომებზე
რა არის ალგორითმი და მაგალითები?
ანალგორითმის ერთ-ერთი ყველაზე აშკარა მაგალითია რეცეპტი. ეს არის ინსტრუქციების სასრული სია, რომლებიც გამოიყენება დავალების შესასრულებლად. მაგალითად, თუ თქვენ მიჰყვებით ალგორითმს, რომ შექმნათ ბრაუნი ყუთის მიქსიდან, თქვენ მიჰყვებით სამიდან ხუთ ნაბიჯს, რომელიც დაწერილია ყუთის უკანა მხარეს
არის Knn კლასიფიკაციის ალგორითმი?
KNN ალგორითმი არის ერთ-ერთი ყველაზე მარტივი კლასიფიკაციის ალგორითმი და ის არის ერთ-ერთი ყველაზე ხშირად გამოყენებული სასწავლო ალგორითმი. KNN არის არაპარამეტრული, ზარმაცი სწავლის ალგორითმი. მისი მიზანია გამოიყენოს მონაცემთა ბაზა, რომელშიც მონაცემთა წერტილები იყოფა რამდენიმე კლასად, რათა წინასწარ განსაზღვროს ახალი ნიმუშის წერტილის კლასიფიკაცია