ایا پیتون د ماشین زده کړې لپاره اړین دی؟
Python د ماشین زده کړې (ML) په برخه کې په پراخه کچه کارول شوي برنامه ژبه ده چې د هغې سادگي ، استقامت او د ډیری کتابتونونو او چوکاټونو شتون له امله چې د ML دندې ملاتړ کوي. پداسې حال کې چې دا د ML لپاره د Python کارولو اړتیا نده، دا د ډیری متخصصینو او څیړونکو لخوا خورا سپارښتنه او غوره کیږي.
د نیمه څارل شوي زده کړې ځینې مثالونه څه دي؟
نیمه څارل شوي زده کړه د ماشین زده کړې تمثیل دی چې د نظارت شوي زده کړې (چیرې چې ټول ډیټا لیبل شوي) او غیر څارل شوي زده کړې (چیرې چې هیڅ معلومات لیبل شوي ندي) تر مینځ راځي. په نیمه څارل شوي زده کړې کې، الګوریتم د لیبل شوي ډیټا د لږ مقدار او د لیبل شوي ډیټا لوی مقدار ترکیب څخه زده کوي. دا طریقه په ځانګړې توګه ګټوره ده کله چې ترلاسه کړئ
یو څوک څنګه پوهیږي کله چې د نظارت شوي او غیر څارل شوي روزنې کارول کیږي؟
نظارت شوی او نه څارل شوی زده کړه د ماشین زده کړې دوه بنسټیز ډولونه دي چې د معلوماتو د نوعیت او په لاس کې د دندې اهدافو پراساس جلا اهدافو ته خدمت کوي. د دې پوهیدل چې کله د نظارت شوي روزنې په مقابل کې د غیر نظارت شوي روزنې کارول د ماشین زده کړې مؤثره ماډلونو ډیزاین کولو کې خورا مهم دي. د دغو دوو لارو تر منځ انتخاب پورې اړه لري
څنګه یو څوک پوهیږي که یو ماډل په سمه توګه روزل شوی وي؟ ایا دقت یو کلیدي شاخص دی او ایا دا باید د 90٪ څخه پورته وي؟
دا معلومول چې ایا د ماشین زده کړې ماډل په سمه توګه روزل شوی د ماډل پراختیا پروسې یو مهم اړخ دی. پداسې حال کې چې دقت د ماډل د فعالیت ارزولو کې یو مهم میټریک (یا حتی کلیدي میټریک) دی، دا د ښه روزل شوي ماډل یوازینی شاخص ندی. د 90٪ څخه پورته دقت ترلاسه کول نړیوال ندي
د ماشین زده کړه څه ده؟
د ماشین زده کړه د مصنوعي ذهانت (AI) فرعي ساحه ده چې د الګوریتمونو او ماډلونو په پراختیا تمرکز کوي چې کمپیوټر ته وړتیا ورکوي چې زده کړي او وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې په څرګند ډول برنامه شي. دا یو پیاوړی وسیله ده چې ماشینونو ته اجازه ورکوي چې په اتوماتيک ډول پیچلي ډاټا تحلیل او تشریح کړي، نمونې وپیژني، او باخبره پریکړې یا وړاندوینې وکړي.
لیبل شوی ډاټا څه شی دی؟
لیبل شوی ډاټا، د مصنوعي استخباراتو (AI) په شرایطو کې او په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په ډومین کې، هغه ډیټا سیټ ته اشاره کوي چې د ځانګړو لیبلونو یا کټګوریو سره تشریح شوي یا په نښه شوي. دا لیبلونه د ماشین زده کړې الګوریتمونو روزنې لپاره د ځمکني حقیقت یا حوالې په توګه کار کوي. د دوی سره د ډیټا پوائنټونو په شریکولو سره
د کاینستیک زده کونکو لپاره د ماشین زده کړې په اړه د زده کړې غوره لاره څه ده؟
کاینستیټیک زده کونکي هغه اشخاص دي چې د فزیکي فعالیتونو او لاسي تجربو له لارې غوره زده کوي. کله چې د ماشین زده کړې په اړه د زده کړې خبره راځي، ډیری اغیزمنې ستراتیژۍ شتون لري چې د کاینستیک زده کونکو اړتیاوې پوره کوي. په دې ځواب کې، موږ به د کاینستیک زده کونکو لپاره غوره لارې وپلټو چې د ماشین زده کړې مفکورې او اصول درک کړي.
د ملاتړ ویکتور څه شی دی؟
د ملاتړ ویکتور د ماشین زده کړې په برخه کې یو بنسټیز مفهوم دی، په ځانګړې توګه د ملاتړ ویکتور ماشینونو (SVMs) په ساحه کې. SVMs د نظارت شوي زده کړې الګوریتمونو قوي ټولګي دي چې په پراخه کچه د طبقه بندي او راجسټریشن دندو لپاره کارول کیږي. د ملاتړ ویکتور مفهوم د دې اساس جوړوي چې څنګه SVMs کار کوي او دی
کوم الګوریتم د کوم ډیټا نمونې لپاره مناسب دی؟
د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې، د دقیقو او اغیزمنو پایلو ترلاسه کولو لپاره د یو ځانګړي ډیټا نمونې لپاره د خورا مناسب الګوریتم غوره کول خورا مهم دي. مختلف الګوریتمونه د ډیټا نمونو ځانګړي ډولونو اداره کولو لپاره ډیزاین شوي ، او د دوی ځانګړتیاو پوهیدل کولی شي د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت خورا لوړ کړي. راځئ چې مختلف الګوریتمونه وپلټئ
ایا د ماشین زده کړه کولی شي د کارول شوي معلوماتو کیفیت وړاندوینه یا مشخص کړي؟
د ماشین زده کړه، د مصنوعي استخباراتو فرعي ساحه، د دې وړتیا لري چې د کارول شوي ډاټا کیفیت اټکل یا مشخص کړي. دا د مختلفو تخنیکونو او الګوریتمونو له لارې ترلاسه کیږي چې ماشینونه توانوي چې د معلوماتو څخه زده کړي او باخبره وړاندوینې یا ارزونه وکړي. د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې ، دا تخنیکونه پلي کیږي