ஆதரவு திசையன் என்றால் என்ன?
ஒரு ஆதரவு திசையன் என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVMs) பகுதியில் ஒரு அடிப்படைக் கருத்தாகும். SVMகள் என்பது, வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவு பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் அல்காரிதம்களின் சக்திவாய்ந்த வகுப்பாகும். ஆதரவு திசையன் கருத்து SVMகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன மற்றும் எப்படி இருக்கின்றன என்பதற்கு அடிப்படையாக அமைகிறது
முடிவு மரம் என்றால் என்ன?
ஒரு முடிவு மரம் என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் வழிமுறையாகும், இது வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவு சிக்கல்களைத் தீர்க்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பின் அம்சங்கள் அல்லது பண்புக்கூறுகளின் அடிப்படையில் முடிவெடுக்கப் பயன்படுத்தப்படும் விதிகளின் தொகுப்பின் வரைகலைப் பிரதிநிதித்துவம் இது. தரவு இருக்கும் சூழ்நிலைகளில் முடிவு மரங்கள் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் அல்காரிதம் பயிற்சியளிக்கக்கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு மிகவும் பொருத்தமானதா?
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதம் பயிற்சியளிக்கக்கூடிய இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு மிகவும் பொருத்தமானது. KNN என்பது ஒரு அளவுரு அல்லாத அல்காரிதம் ஆகும், இது வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவு பணிகள் இரண்டிற்கும் பயன்படுத்தப்படலாம். இது ஒரு வகையான நிகழ்வு அடிப்படையிலான கற்றல் ஆகும், இதில் புதிய நிகழ்வுகள் பயிற்சித் தரவில் இருக்கும் நிகழ்வுகளுடன் அவற்றின் ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் வகைப்படுத்தப்படுகின்றன. கேஎன்என்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், கே அருகிலுள்ள அண்டை விண்ணப்பம்
பயிற்சி பெற்ற ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை நீங்கள் எவ்வாறு மதிப்பிடலாம்?
பயிற்சி பெற்ற ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு, பல அளவீடுகள் மற்றும் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த மதிப்பீட்டு முறைகள் ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்கள் தங்கள் மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை மதிப்பிட அனுமதிக்கின்றன, அவற்றின் செயல்திறன் மற்றும் மேம்பாட்டிற்கான சாத்தியமான பகுதிகள் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன. இந்த பதிலில், பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் பல்வேறு மதிப்பீட்டு நுட்பங்களை ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், பைதான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் ஆழமான கற்றல், தேர்வு ஆய்வு
ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்களில் (SVM) ஆதரவு திசையன்களின் பங்கு என்ன?
ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVM) என்பது ஒரு பிரபலமான இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் ஆகும், இது வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவு பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. தரவுப் புள்ளிகளை வெவ்வேறு வகுப்புகளாகப் பிரிக்கும் உகந்த ஹைப்பர் பிளேனைக் கண்டறியும் கருத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது. இந்த உகந்த ஹைப்பர் பிளேனை தீர்மானிப்பதில் SVM இல் ஆதரவு திசையன்களின் பங்கு முக்கியமானது. SVM இல், ஆதரவு
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம், திசையன் இயந்திர அடிப்படைகளை ஆதரிக்கவும், தேர்வு ஆய்வு
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் அல்காரிதத்தின் முக்கிய சவால் என்ன, அதை எவ்வாறு எதிர்கொள்ளலாம்?
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதம் ஒரு பிரபலமான மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் வழிமுறையாகும், இது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் வகையின் கீழ் வருகிறது. இது ஒரு அளவுரு அல்லாத அல்காரிதம், அதாவது அடிப்படை தரவு விநியோகம் பற்றி எந்த அனுமானமும் செய்யாது. KNN முதன்மையாக வகைப்படுத்தல் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஆனால் இது பின்னடைவுக்கும் மாற்றியமைக்கப்படலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் சொந்த கே அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறை, தேர்வு ஆய்வு
மெஷின் லேர்னிங்கில் K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதத்தின் நோக்கம் என்ன?
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதம் என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மற்றும் அடிப்படை வழிமுறையாகும். இது வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவு பணிகள் ஆகிய இரண்டிற்கும் பயன்படுத்தக்கூடிய அளவுரு அல்லாத முறையாகும். KNN அல்காரிதத்தின் முக்கிய நோக்கம், கொடுக்கப்பட்ட தரவுப் புள்ளியின் வர்க்கம் அல்லது மதிப்பைக் கண்டறிவதன் மூலம் கணிப்பதாகும்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், K அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறையை வரையறுத்தல், தேர்வு ஆய்வு
நிஜ உலக உதாரணங்களில் K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் அல்காரிதம் மூலம் பெறப்பட்ட கணிப்புத் துல்லியங்களின் வழக்கமான வரம்பு என்ன?
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதம் வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவு பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் நுட்பமாகும். இது ஒரு அளவுரு அல்லாத முறையாகும், இது பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள k-அருகில் உள்ள அண்டை நாடுகளுக்கு உள்ளீட்டு தரவு புள்ளிகளின் ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் கணிப்புகளை உருவாக்குகிறது. KNN அல்காரிதத்தின் கணிப்புத் துல்லியம் பல்வேறு காரணிகளைப் பொறுத்து மாறுபடும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், கே அருகிலுள்ள அண்டை விண்ணப்பம், தேர்வு ஆய்வு
சிறந்த பொருத்தக் கோட்டின் துல்லியத்தை தீர்மானிக்க, சதுரப் பிழை எவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறது?
ஸ்கொயர்டு பிழை என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில் சிறந்த பொருத்தக் கோட்டின் துல்லியத்தைத் தீர்மானிக்க பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் மெட்ரிக் ஆகும். தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள கணிக்கப்பட்ட மதிப்புகளுக்கும் உண்மையான மதிப்புகளுக்கும் உள்ள வேறுபாட்டை இது கணக்கிடுகிறது. சதுரப் பிழையைக் கணக்கிடுவதன் மூலம், சிறந்த பொருத்தக் கோடு அடிப்படையை எவ்வளவு சிறப்பாகக் குறிக்கிறது என்பதை மதிப்பிடலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் ஆர் ஸ்கொயர், தேர்வு ஆய்வு
'ஊறுகாய்' தொகுதியைப் பயன்படுத்தி பைத்தானில் பயிற்சி பெற்ற வகைப்படுத்தியை எப்படி ஊறுகாய் செய்யலாம்?
'ஊறுகாய்' தொகுதியைப் பயன்படுத்தி பைத்தானில் பயிற்சி பெற்ற வகைப்படுத்தியை ஊறுகாய் செய்ய, நாம் சில எளிய வழிமுறைகளைப் பின்பற்றலாம். ஊறுகாய் ஒரு பொருளை வரிசைப்படுத்தி அதை ஒரு கோப்பில் சேமிக்க அனுமதிக்கிறது, பின்னர் அதை ஏற்றி பின்னர் பயன்படுத்தலாம். பயிற்சி பெற்ற இயந்திர கற்றல் மாதிரியை நாம் சேமிக்க விரும்பும் போது இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்
- 1
- 2