சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின் (SVM) என்றால் என்ன?
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம் (SVM) வகைப்பாடு பணிகளுக்கான பிரபலமான வழிமுறையாகும். வகைப்படுத்தலுக்கு SVM ஐப் பயன்படுத்தும் போது, தரவுப் புள்ளிகளை வெவ்வேறு வகுப்புகளாகப் பிரிக்கும் ஹைப்பர் பிளேனைக் கண்டுபிடிப்பது முக்கிய படிகளில் ஒன்றாகும். ஹைப்பர் பிளேன் கண்டுபிடிக்கப்பட்ட பிறகு, ஒரு புதிய தரவுப் புள்ளியின் வகைப்பாடு
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
SVM பயிற்சி அல்காரிதம் பொதுவாக பைனரி லீனியர் வகைப்படுத்தியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறதா?
சப்போர்ட் வெக்டர் மெஷின் (SVM) பயிற்சி அல்காரிதம் பொதுவாக பைனரி லீனியர் வகைப்படுத்தியாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. SVM என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம் ஆகும், இது வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவு பணிகள் ஆகிய இரண்டிற்கும் பயன்படுத்தப்படலாம். பைனரி லீனியர் வகைப்படுத்தியாக அதன் பயன்பாட்டைப் பற்றி விவாதிப்போம். SVM என்பது கண்காணிக்கப்படும் கற்றல் அல்காரிதம் ஆகும்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், ஆதரவு திசையன் இயந்திரம், புதிதாக ஒரு எஸ்.வி.எம் உருவாக்குதல்
பின்னடைவு அல்காரிதம்கள் தொடர்ச்சியான தரவுகளுடன் வேலை செய்ய முடியுமா?
பின்னடைவு வழிமுறைகள் இயந்திர கற்றல் துறையில் ஒரு சார்பு மாறி மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சுயாதீன மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவை மாதிரியாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பின்னடைவு அல்காரிதம்கள் உண்மையில் தொடர்ச்சியான தரவுகளுடன் வேலை செய்ய முடியும். உண்மையில், பின்னடைவு குறிப்பாக தொடர்ச்சியான மாறிகளைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது எண்ணியல் பகுப்பாய்வு மற்றும் கணிப்புக்கான சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகிறது.
நேரியல் பின்னடைவு குறிப்பாக அளவிடுதலுக்கு மிகவும் பொருத்தமானதா?
நேரியல் பின்னடைவு என்பது இயந்திர கற்றல் துறையில், குறிப்பாக பின்னடைவு பகுப்பாய்வில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பமாகும். இது ஒரு சார்பு மாறி மற்றும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சுயாதீன மாறிகளுக்கு இடையே ஒரு நேரியல் உறவை ஏற்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. நேரியல் பின்னடைவு பல்வேறு அம்சங்களில் அதன் பலங்களைக் கொண்டிருந்தாலும், அது குறிப்பாக அளவிடுதல் நோக்கங்களுக்காக வடிவமைக்கப்படவில்லை. உண்மையில், பொருத்தம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், பின்னடைவு, பின்னடைவைப் புரிந்துகொள்வது
சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசையானது தரவுப் புள்ளிகளின் அடர்த்தியின் அடிப்படையில் அலைவரிசை அளவுருவை எவ்வாறு மாற்றியமைக்கிறது?
சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை என்பது தரவுப் புள்ளிகளின் அடர்த்தியின் அடிப்படையில் அலைவரிசை அளவுருவை மாற்றியமைக்க கிளஸ்டரிங் அல்காரிதம்களில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நுட்பமாகும். இந்த அணுகுமுறை தரவுகளின் மாறுபட்ட அடர்த்தியை கணக்கில் எடுத்துக்கொண்டு மிகவும் துல்லியமான கிளஸ்டரிங்கை அனுமதிக்கிறது. சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதத்தில், அலைவரிசை அளவுருவின் அளவை தீர்மானிக்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், கிளஸ்டரிங், கே-பொருள் மற்றும் சராசரி மாற்றம், சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை, தேர்வு ஆய்வு
சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை செயலாக்கத்தில் அம்சத் தொகுப்புகளுக்கு எடைகளை ஒதுக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை செயலாக்கத்தில் அம்சத் தொகுப்புகளுக்கு எடைகளை ஒதுக்குவதன் நோக்கம், கிளஸ்டரிங் செயல்பாட்டில் வெவ்வேறு அம்சங்களின் மாறுபட்ட முக்கியத்துவத்தைக் கணக்கிடுவதாகும். இந்த சூழலில், சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதம் என்பது ஒரு பிரபலமான அளவுரு அல்லாத கிளஸ்டரிங் நுட்பமாகும், இது லேபிளிடப்படாத தரவுகளில் உள்ள அடிப்படை கட்டமைப்பை மீண்டும் மீண்டும் மாற்றுவதன் மூலம் கண்டறியும் நோக்கம் கொண்டது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், கிளஸ்டரிங், கே-பொருள் மற்றும் சராசரி மாற்றம், சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை, தேர்வு ஆய்வு
சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை அணுகுமுறையில் புதிய ஆரம் மதிப்பு எவ்வாறு தீர்மானிக்கப்படுகிறது?
சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை அணுகுமுறையில், புதிய ஆரம் மதிப்பை தீர்மானிப்பது கிளஸ்டரிங் செயல்பாட்டில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்த அணுகுமுறை இயந்திர கற்றல் துறையில் கிளஸ்டரிங் பணிகளுக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஏனெனில் இது எண்ணைப் பற்றிய முன் அறிவு தேவையில்லாமல் தரவுகளில் அடர்த்தியான பகுதிகளை அடையாளம் காண அனுமதிக்கிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், கிளஸ்டரிங், கே-பொருள் மற்றும் சராசரி மாற்றம், சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை, தேர்வு ஆய்வு
சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை அணுகுமுறையானது, ஆரத்தை கடின குறியீடாக்காமல் சென்ட்ராய்டுகளை சரியாகக் கண்டறிவதை எவ்வாறு கையாளுகிறது?
சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை அணுகுமுறை என்பது ஆரத்தை கடின குறியீடாக்காமல் சென்ட்ராய்டுகளைக் கண்டறிய கிளஸ்டரிங் அல்காரிதங்களில் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு சக்திவாய்ந்த நுட்பமாகும். ஒரே மாதிரியான அடர்த்தி இல்லாத தரவுகளைக் கையாளும் போது அல்லது கொத்துகள் மாறுபட்ட வடிவங்கள் மற்றும் அளவுகளைக் கொண்டிருக்கும் போது இந்த அணுகுமுறை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். இந்த விளக்கத்தில், எப்படி என்பதை விரிவாக ஆராய்வோம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், கிளஸ்டரிங், கே-பொருள் மற்றும் சராசரி மாற்றம், சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை, தேர்வு ஆய்வு
சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதத்தில் நிலையான ஆரத்தைப் பயன்படுத்துவதற்கான வரம்பு என்ன?
சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதம் என்பது இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு கிளஸ்டரிங் துறையில் ஒரு பிரபலமான நுட்பமாகும். தரவுத்தொகுப்புகளில் உள்ள கிளஸ்டர்களை அடையாளம் காண இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு க்ளஸ்டர்களின் எண்ணிக்கை முன்னோடியாகத் தெரியவில்லை. சராசரி ஷிப்ட் அல்காரிதத்தின் முக்கிய அளவுருக்களில் ஒன்று அலைவரிசையின் அளவை தீர்மானிக்கிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தானுடன் EITC/AI/MLP இயந்திர கற்றல், கிளஸ்டரிங், கே-பொருள் மற்றும் சராசரி மாற்றம், சராசரி ஷிப்ட் டைனமிக் அலைவரிசை, தேர்வு ஆய்வு