கிளஸ்டரிங் என்றால் என்ன மற்றும் கண்காணிக்கப்படும் கற்றல் நுட்பங்களிலிருந்து இது எவ்வாறு வேறுபடுகிறது?
கிளஸ்டரிங் என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில் உள்ள ஒரு அடிப்படை நுட்பமாகும், இது ஒத்த தரவு புள்ளிகளை அவற்றின் உள்ளார்ந்த பண்புகள் மற்றும் வடிவங்களின் அடிப்படையில் ஒன்றாக தொகுப்பதை உள்ளடக்கியது. இது ஒரு மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் நுட்பமாகும், அதாவது பயிற்சிக்கு பெயரிடப்பட்ட தரவு தேவையில்லை. மாறாக, க்ளஸ்டரிங் அல்காரிதம்கள் இயற்கையை அடையாளம் காண தரவுக்குள் உள்ள கட்டமைப்பு மற்றும் உறவுகளை பகுப்பாய்வு செய்கின்றன
ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்களில் (SVM) கர்னல்களைப் பயன்படுத்துவதன் நோக்கம் என்ன?
ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVMs) வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவு பணிகளுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் மேற்பார்வையிடப்பட்ட இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களின் பிரபலமான மற்றும் சக்திவாய்ந்த வகுப்பாகும். உள்ளீட்டு அம்சங்கள் மற்றும் வெளியீட்டு லேபிள்களுக்கு இடையே சிக்கலான, நேரியல் அல்லாத உறவுகளை திறம்பட கையாளும் திறன் அவர்களின் வெற்றிக்கான முக்கிய காரணங்களில் ஒன்றாகும். SVM களில் கர்னல்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இது அடையப்படுகிறது,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம், கர்னல்களுக்கான காரணங்கள், தேர்வு ஆய்வு
SVM இல் உள் தயாரிப்பு செயல்பாடுகளுக்கும் கர்னல்களின் பயன்பாட்டிற்கும் என்ன தொடர்பு?
இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்களின் (SVM) சூழலில், கர்னல்களின் பயன்பாடு மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் நெகிழ்வுத்தன்மையை மேம்படுத்துவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. உள் தயாரிப்பு செயல்பாடுகள் மற்றும் SVM இல் கர்னல்களின் பயன்பாடு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான தொடர்பைப் புரிந்து கொள்ள, முதலில் கருத்துகளைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம்.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம், கர்னல்கள் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் அல்காரிதத்தில் தூரங்களை வரிசைப்படுத்தி, மேல் K தூரத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் நோக்கம் என்ன?
K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதத்தில் தொலைவுகளை வரிசைப்படுத்தி, மேல் K தூரங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் நோக்கம், கொடுக்கப்பட்ட வினவல் புள்ளிக்கு K அருகிலுள்ள தரவுப் புள்ளிகளைக் கண்டறிவதாகும். இயந்திரக் கற்றல் பணிகளில், குறிப்பாக மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றலின் சூழலில், கணிப்புகள் அல்லது வகைப்பாடுகளைச் செய்வதற்கு இந்த செயல்முறை அவசியம். KNN இல்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் சொந்த கே அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறை, 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
இரண்டு வகுப்புகள் மற்றும் அவற்றின் தொடர்புடைய அம்சங்களைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்பை வரையறுப்பதன் நோக்கம் என்ன?
இரண்டு வகுப்புகள் மற்றும் அவற்றுடன் தொடர்புடைய அம்சங்களைக் கொண்ட தரவுத்தொகுப்பை வரையறுப்பது இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது, குறிப்பாக K அருகிலுள்ள அண்டை நாடுகளின் (KNN) அல்காரிதம் போன்ற வழிமுறைகளை செயல்படுத்தும் போது. இயந்திரக் கற்றலின் அடிப்படையிலான அடிப்படைக் கருத்துக்கள் மற்றும் கோட்பாடுகளை ஆராய்வதன் மூலம் இந்த நோக்கத்தைப் புரிந்து கொள்ள முடியும். மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்கள் கற்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், புரோகிராமிங் இயந்திர கற்றல், K அருகிலுள்ள அண்டை வழிமுறையை வரையறுத்தல், தேர்வு ஆய்வு
பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் சரியான அல்காரிதம் மற்றும் அளவுருக்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது ஏன் முக்கியம்?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனையில் சரியான அல்காரிதம் மற்றும் அளவுருக்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது மிகவும் முக்கியமானது. பின்னடைவு என்பது ஒரு சார்பு மாறி மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சுயாதீன மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவை மாதிரியாகக் காட்டப் பயன்படுத்தப்படும் மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் நுட்பமாகும். கணிப்பு மற்றும் முன்கணிப்பு பணிகளுக்கு இது பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. தி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு பயிற்சி மற்றும் சோதனை, தேர்வு ஆய்வு
பைதான் மூலம் இயந்திரக் கற்றலின் பின்னணியில் பின்னடைவு அம்சங்கள் மற்றும் லேபிள்கள் என்றால் என்ன?
பைத்தானுடன் இயந்திரக் கற்றலின் பின்னணியில், முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குவதில் பின்னடைவு அம்சங்கள் மற்றும் லேபிள்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. பின்னடைவு என்பது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் நுட்பமாகும், இது ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட உள்ளீட்டு மாறிகளின் அடிப்படையில் தொடர்ச்சியான விளைவு மாறியைக் கணிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. முன்கணிப்பாளர்கள் அல்லது சுயாதீன மாறிகள் எனப்படும் அம்சங்கள், உள்ளீட்டு மாறிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவு அம்சங்கள் மற்றும் லேபிள்கள், தேர்வு ஆய்வு
மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம் கவரேஜில் தியரி படியின் நோக்கம் என்ன?
மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம் கவரேஜில் உள்ள கோட்பாட்டுப் படியின் நோக்கம், இயந்திரக் கற்றலின் அடிப்படைக் கருத்துகள் மற்றும் கொள்கைகளுக்கான புரிதலின் உறுதியான அடித்தளத்தை வழங்குவதாகும். பயிற்சியாளர்கள் அவர்கள் பயன்படுத்தும் வழிமுறைகளுக்குப் பின்னால் உள்ள கோட்பாட்டின் விரிவான பிடியில் இருப்பதை உறுதி செய்வதில் இந்த படி முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. ஆராய்வதன் மூலம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், அறிமுகம், பைத்தானுடன் நடைமுறை இயந்திர கற்றல் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
பயன்பாட்டில் பயன்படுத்தப்பட்ட மாதிரி எவ்வாறு பயிற்சியளிக்கப்பட்டது, பயிற்சி செயல்பாட்டில் என்ன கருவிகள் பயன்படுத்தப்பட்டன?
எல்லைகளற்ற மருத்துவர்களுக்கு நோய்த்தொற்றுகளுக்கு நுண்ணுயிர் எதிர்ப்பிகளை பரிந்துரைப்பதற்காகப் பயன்படுத்தப்படும் மாதிரியானது மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் நுட்பங்களின் கலவையைப் பயன்படுத்தி பயிற்சியளிக்கப்பட்டது. மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல் என்பது பெயரிடப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்தி ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதை உள்ளடக்கியது, அங்கு உள்ளீட்டுத் தரவு மற்றும் தொடர்புடைய சரியான வெளியீடு வழங்கப்படுகிறது. ஆழ்ந்த கற்றல், மறுபுறம், குறிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோ பயன்பாடுகள், எல்லைகள் இல்லாத டாக்டர்களுக்கு உதவுதல் ஊழியர்கள் தொற்றுநோய்களுக்கு நுண்ணுயிர் எதிர்ப்பிகளை பரிந்துரைக்கின்றனர், தேர்வு ஆய்வு