ایا دا وړاندیز ریښتیا دی یا غلط "د طبقه بندي عصبي شبکې لپاره پایله باید د ټولګیو ترمینځ احتمالي توزیع وي."
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې په برخه کې، د طبقه بندي عصبي شبکې د دندو لپاره بنسټیز وسیلې دي لکه د انځور پیژندنه، د طبیعي ژبې پروسس کول، او نور. کله چې د طبقه بندي عصبي شبکې د محصول په اړه بحث وکړئ، نو دا مهمه ده چې د ټولګیو ترمنځ د احتمالي ویش مفهوم پوه شي. هغه بیان چې
یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
یو ګرم کوډ کول یو تخنیک دی چې ډیری وختونه د ژورې زده کړې په برخه کې کارول کیږي، په ځانګړې توګه د ماشین زده کړې او عصبي شبکو په شرایطو کې. په TensorFlow کې، د ژورې زده کړې یو مشهور کتابتون، یو ګرم کوډ کول یو میتود دی چې د کټګوري ډیټا په بڼه کې د استازیتوب لپاره کارول کیږي چې د ماشین زده کړې الګوریتمونو لخوا په اسانۍ سره پروسس کیدی شي. په
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
د پریکړې ونې څه شی دی؟
د پریکړې ونې یو پیاوړی او په پراخه کچه کارول شوي ماشین زده کړې الګوریتم دی چې د طبقه بندي او راجسټریشن ستونزو حل کولو لپاره ډیزاین شوی. دا د مقرراتو سیټ ګرافیکي نمایش دی چې د ورکړل شوي ډیټا سیټ ځانګړتیاو یا ځانګړتیاو پراساس پریکړې کولو لپاره کارول کیږي. د پریکړې ونې په ځانګړي ډول په داسې شرایطو کې ګټورې دي چیرې چې ډاټا
د IP پتې طبقه بندي څه ده؟
د IP پتې طبقه بندي، د کمپیوټر شبکې او انټرنیټ پروتوکولونو په شرایطو کې، د IP پتې کټګورۍ او تنظیم ته اشاره کوي. IP، یا د انټرنیټ پروتوکول، یو بنسټیز پروتوکول دی چې د انټرنیټ له لارې د وسیلو ترمنځ ارتباط وړوي. IP پتې په شبکه کې د وسیلو په پیژندلو او موندلو کې مهم رول لوبوي. درک کول
د نه لیدو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتم څنګه رامینځته کړئ؟
د نه لیدو معلوماتو پراساس د زده کړې الګوریتم رامینځته کولو پروسه څو مرحلې او ملاحظات لري. د دې هدف لپاره د الګوریتم رامینځته کولو لپاره ، دا اړینه ده چې د نه لیدو معلوماتو طبیعت پوه شي او دا څنګه د ماشین زده کړې کارونو کې کارول کیدی شي. راځئ چې پر بنسټ د زده کړې الګوریتم جوړولو لپاره د الګوریتمیک طریقه تشریح کړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, په پیمانه د سرور بې خطره وړاندوینې
د ځانګړتیاوو استخراج لپاره عمومي الګوریتم څه شی دی (د مهمو ځانګړتیاوو په سیټ کې د خام ډیټا بدلولو پروسه چې د وړاندوینې ماډلونو لخوا کارول کیدی شي) د طبقه بندي کارونو کې؟
د فیچر استخراج د ماشین زده کړې په برخه کې یو مهم ګام دی، ځکه چې پدې کې د خام ډیټا بدلول د مهمو ځانګړتیاوو په یوه سیټ کې شامل دي چې د وړاندوینې ماډلونو لخوا کارول کیدی شي. په دې شرایطو کې، طبقه بندي یو ځانګړی دنده ده چې موخه یې د معلوماتو طبقه بندي کول په مخکینیو ټولګیو یا کټګوریو کې دي. یو عام الګوریتم د ځانګړتیا لپاره کارول کیږي
د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) څه شی دی؟
د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې، د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) د طبقه بندي دندو لپاره یو مشهور الګوریتم دی. کله چې د ډلبندۍ لپاره SVM وکاروئ، یو له مهمو ګامونو څخه د هایپرپلین موندل دي چې په غوره توګه د ډیټا پوائنټونه په مختلفو ټولګیو کې جلا کوي. وروسته له دې چې هایپرپلین وموندل شو، د نوي ډیټا ټکي طبقه بندي
ایا د K نږدې ګاونډیانو الګوریتم د روزنې وړ ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو لپاره مناسب دی؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم په حقیقت کې د روزنې وړ ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو لپاره مناسب دی. KNN یو غیر پیرامیټریک الګوریتم دی چې د طبقه بندي او راجسټریشن دندو لپاره کارول کیدی شي. دا د مثال پر بنسټ د زده کړې یو ډول دی، چیرې چې نوي مثالونه د روزنې ډاټا کې د موجوده مثالونو سره د ورته ورته والی پراساس طبقه بندي کیږي. KNN
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د نږدې ګاونډیو کاریال
تاسو څنګه کولی شئ د روزل شوي ژورې زده کړې ماډل فعالیت ارزونه وکړئ؟
د روزل شوي ژورې زده کړې ماډل د فعالیت ارزولو لپاره، ډیری میتودونه او تخنیکونه کارول کیدی شي. د ارزونې دا میتودونه څیړونکو او متخصصینو ته اجازه ورکوي چې د دوی د ماډلونو اغیزمنتوب او دقت ارزونه وکړي، د دوی د فعالیت او د پرمختګ لپاره احتمالي ساحو کې ارزښتناکه بصیرت چمتو کوي. په دې ځواب کې، موږ به د ارزونې مختلف تخنیکونه وپلټئ چې معمولا کارول کیږي