கிரிப்டோகரன்சி விலை நகர்வுகளை முன்னறிவிப்பதற்காக மீண்டும் மீண்டும் நிகழும் நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்கும் சூழலில் தரவை சமநிலைப்படுத்துவதற்கு முன் அதை எவ்வாறு முன்கூட்டியே செயலாக்குவது?
கிரிப்டோகரன்சி விலை நகர்வுகளைக் கணிப்பதற்காக மீண்டும் மீண்டும் வரும் நரம்பியல் வலையமைப்பை (RNN) உருவாக்குவதில் முன்-செயலாக்கத் தரவு ஒரு முக்கியமான படியாகும். RNN மாதிரியால் திறம்படப் பயன்படுத்தக்கூடிய பொருத்தமான வடிவமைப்பிற்கு மூல உள்ளீட்டுத் தரவை மாற்றுவது இதில் அடங்கும். RNN வரிசை தரவை சமநிலைப்படுத்தும் சூழலில், பல முக்கியமான முன் செயலாக்க நுட்பங்கள் உள்ளன.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், RNN வரிசை தரவை சமநிலைப்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் வகைப்படுத்தியின் துல்லியத்தை எவ்வாறு மேம்படுத்தலாம்?
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) வகைப்படுத்தியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்த, பல நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். KNN என்பது மெஷின் லேர்னிங்கில் ஒரு பிரபலமான வகைப்பாடு அல்காரிதம் ஆகும், இது ஒரு தரவுப் புள்ளியின் வகுப்பை அதன் கே அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் பெரும்பான்மை வகுப்பின் அடிப்படையில் தீர்மானிக்கிறது. KNN வகைப்படுத்தியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவது பல்வேறு அம்சங்களை மேம்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது
இயந்திர கற்றலில் அம்சம் தேர்வு மற்றும் பொறியியலின் நோக்கம் என்ன?
இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கும் செயல்பாட்டில், குறிப்பாக செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் அம்சத் தேர்வு மற்றும் பொறியியல் ஆகியவை முக்கியமான படிகள். கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து மிகவும் பொருத்தமான அம்சங்களைக் கண்டறிந்து தேர்ந்தெடுப்பது, அத்துடன் மாதிரியின் முன்கணிப்பு சக்தியை மேம்படுத்தக்கூடிய புதிய அம்சங்களை உருவாக்குவது ஆகியவை இந்தப் படிகளில் அடங்கும். அம்சத்தின் நோக்கம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், கே அருகிலுள்ள அண்டை விண்ணப்பம், தேர்வு ஆய்வு
பின்னடைவு பகுப்பாய்வுடன் பணிபுரியும் போது அம்சங்களின் பொருத்தத்தையும் அர்த்தத்தையும் கருத்தில் கொள்வது ஏன் முக்கியம்?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் பின்னடைவு பகுப்பாய்வுடன் பணிபுரியும் போது, பயன்படுத்தப்படும் அம்சங்களின் பொருத்தம் மற்றும் அர்த்தத்தை கருத்தில் கொள்வது முக்கியம். இது முக்கியமானது, ஏனெனில் அம்சங்களின் தரம் பின்னடைவு மாதிரியின் துல்லியம் மற்றும் விளக்கத்தை நேரடியாக பாதிக்கிறது. இந்த பதிலில், அதற்கான காரணங்களை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
ML பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது ML-குறிப்பிட்ட கருத்தில் என்னென்ன?
இயந்திர கற்றல் (ML) பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது, பல ML-குறிப்பிட்ட பரிசீலனைகள் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளப்பட வேண்டும். ML மாதிரியின் செயல்திறன், செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இந்த பரிசீலனைகள் முக்கியமானவை. இந்த பதிலில், டெவலப்பர்கள் மனதில் கொள்ள வேண்டிய சில முக்கிய ML-குறிப்பிட்ட கருத்துகளை நாங்கள் விவாதிப்போம்
இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களைத் தவிர, ஸ்கிகிட்-லேர்ன் வழங்கும் சில பணிகளுக்கான கருவிகள் யாவை?
Scikit-learn, Python இல் உள்ள பிரபலமான இயந்திர கற்றல் நூலகம், இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளுக்கு அப்பால் பரந்த அளவிலான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது. scikit-learn வழங்கும் இந்த கூடுதல் பணிகள் நூலகத்தின் ஒட்டுமொத்த திறன்களை மேம்படுத்தி தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் கையாளுதலுக்கான ஒரு விரிவான கருவியாக மாற்றுகிறது. இந்த பதிலில், சில பணிகளை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், ஸ்கிக்கிட்-கற்க, தேர்வு ஆய்வு