د نظارت شوي، نه څارل شوي او پیاوړي کولو زده کړې طریقې ترمنځ توپیرونه څه دي؟
نظارت شوي، نه څارل شوي، او د پیاوړتیا زده کړه د ماشین زده کړې په برخه کې درې جلا طریقې دي. هره طریقه مختلف تخنیکونه او الګوریتمونه کاروي ترڅو مختلف ډوله ستونزې حل کړي او ځانګړي اهداف ترلاسه کړي. راځئ چې د دې تګلارو تر مینځ توپیرونه وپلټئ او د دوی ځانګړتیاو او غوښتنلیکونو جامع توضیحات وړاندې کړئ. تر څارنې لاندې زده کړې یو ډول دی
د روزنې لپاره څومره معلومات اړین دي؟
د مصنوعي استخباراتو (AI) په برخه کې، په ځانګړې توګه د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې، دا پوښتنه چې د روزنې لپاره څومره معلومات اړین دي خورا مهم دي. د ماشین زده کړې ماډل روزنې لپاره اړین ډیټا مقدار په مختلفو فکتورونو پورې اړه لري، پشمول د ستونزې پیچلتیا، تنوع.
ایا هغه ځانګړتیاوې چې د معلوماتو استازیتوب کوي باید په عددي بڼه وي او د فیچر کالمونو کې تنظیم شي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره د لوی ډیټا په شرایطو کې، د معلوماتو استازیتوب د زده کړې پروسې بریالیتوب کې مهم رول لوبوي. ځانګړتیاوې، کوم چې د انفرادي اندازه کولو وړ ملکیتونه یا د ارقامو ځانګړتیاوې دي، معمولا د فیچر کالمونو کې تنظیم شوي. پداسې حال کې چې دا دی
د K نږدې ګاونډیو الګوریتم کې د باور او دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم کې د باور او دقت ترمنځ اړیکه د دې ماشین زده کړې تخنیک د فعالیت او اعتبار د پوهیدو لپاره یو مهم اړخ دی. KNN یو غیر پیرامیټریک طبقه بندي الګوریتم دی چې په پراخه کچه د نمونې پیژندنې او راجسټریشن تحلیل لپاره کارول کیږي. دا د اصولو پر بنسټ والړ دی چې ورته مثالونه احتمال لري
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د نږدې ګاونډیو الګوریتم لنډیز, د ازموینې بیاکتنه
د یوکلیډین فاصله په څو اړخیزه فضا کې د دوو نقطو ترمنځ څنګه محاسبه کیږي؟
د Euclidean فاصله په ریاضیاتو کې یو بنسټیز مفهوم دی او په مختلفو برخو کې مهم رول لوبوي، پشمول د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې. دا په څو اړخیزه فضا کې د دوو نقطو ترمنځ د مستقیم کرښې فاصله اندازه ده. د ماشین زده کړې په شرایطو کې، د Euclidean فاصله اکثرا د ورته والی اندازه په توګه کارول کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د یوکلیډین فاصله, د ازموینې بیاکتنه
مختلف الګوریتمونه او کرنلونه څنګه کولی شي د ماشین زده کړې کې د ریګریشن ماډل دقت اغیزه وکړي؟
مختلف الګوریتمونه او دانا کولی شي د ماشین زده کړې کې د ریګریشن ماډل په دقت باندې د پام وړ اغیزه ولري. په ریګریشن کې، هدف دا دی چې د ان پټ ځانګړتیاوو د سیټ پراساس د دوامداره پایلو متغیر وړاندوینه وکړي. د الګوریتم او کرنل انتخاب کولی شي تاثیر وکړي چې ماډل په لاندې ډول نمونې څومره ښه نیسي
د سمارټ وائلډ فائر سینسر سره د 89٪ دقت نرخ ترلاسه کولو اهمیت څه دی؟
د سمارټ وائلډ فائر سینسر سره د 89٪ دقت نرخ ترلاسه کول د ځنګلي اورونو وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارولو په برخه کې د پام وړ اهمیت لري. د دقت دا کچه د سینسر اغیزمنتوب او اعتبار په ګوته کوي په سمه توګه د ځنګل د اور د پیښو په پیژندلو او وړاندوینه کې. د سمارټ وائلډ فائر سینسر د ماشین زده کړې الګوریتمونه کاروي، په ځانګړې توګه TensorFlow،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د ځنګل د اور وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول, د ازموینې بیاکتنه
د TensorFlow محرمیت څنګه د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې پرمهال د کارونکي محرمیت ساتلو کې مرسته کوي؟
د TensorFlow محرمیت یوه پیاوړې وسیله ده چې د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې پرمهال د کارونکي محرمیت ساتلو کې مرسته کوي. دا د روزنې پروسې کې د عصري محرمیت ساتلو تخنیکونو په شاملولو سره دا ترلاسه کوي ، پدې توګه د حساس کاروونکو معلوماتو افشا کولو خطر کموي. دا بنسټیز چوکاټ د محرمیت خبرتیا ماشین زده کړې لپاره جامع حل چمتو کوي او ډاډ ورکوي چې د کارونکي ډیټا