ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
د ماشین زده کړې ماډل روزلو پروسه د دې لپاره د ډیټا لوی مقدار ته افشا کول شامل دي ترڅو دا د دې وړ کړي چې نمونې زده کړي او وړاندوینې یا پریکړې وکړي پرته لدې چې د هرې سناریو لپاره په ښکاره ډول برنامه شي. د روزنې مرحلې په جریان کې، د ماشین زده کړې ماډل د یو لړ تکرارونو څخه تیریږي چیرې چې دا د کمولو لپاره خپل داخلي پیرامیټونه تنظیموي
ایا یو غیر څارل شوی ماډل روزنې ته اړتیا لري که څه هم دا لیبل شوي ډاټا نلري؟
د ماشین زده کړې کې یو غیر څارل شوی ماډل د روزنې لپاره لیبل شوي ډیټا ته اړتیا نلري ځکه چې دا هدف د مخکې ټاکل شوي لیبل پرته په ډیټا کې نمونې او اړیکې موندل دي. که څه هم په غیر څارل شوي زده کړه کې د لیبل شوي ډیټا کارول شامل ندي، ماډل لاهم اړتیا لري د روزنې پروسې څخه تیر شي ترڅو د معلوماتو اصلي جوړښت زده کړي.
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
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.
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
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
ML څه شی دی؟
د ماشین زده کړه (ML) د مصنوعي استخباراتو (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. د ML الګوریتمونه ډیزاین شوي ترڅو په ډیټا کې پیچلي نمونې او اړیکې تحلیل او تشریح کړي، او بیا دا پوهه د خبرتیا لپاره کاروي
په ML کې د ستونزې تعریف کولو لپاره عمومي الګوریتم څه دی؟
د ماشین زده کړې (ML) کې د ستونزې تعریف کول په داسې طریقه چې د ML تخنیکونو په کارولو سره حل کیدی شي په لاس کې د دندې رامینځته کولو لپاره یو سیسټمیک چلند شامل دی. دا پروسه خورا مهمه ده ځکه چې دا د ټول ML پایپ لاین بنسټ کېږدي، د معلوماتو راټولولو څخه د ماډل روزنې او ارزونې پورې. په دې ځواب کې، موږ به په ګوته کړو
د منځني شفټ الګوریتم څه شی دی او دا څنګه د k-means الګوریتم څخه توپیر لري؟
د منځني شفټ الګوریتم یو غیر پیرامیټریک کلسترینګ تخنیک دی چې معمولا د ماشین زده کړې کې د غیر څارل شوي زده کړې دندو لکه کلستر کولو لپاره کارول کیږي. دا د k-means الګوریتم څخه په څو کلیدي اړخونو کې توپیر لري، پشمول هغه طریقه چې دا کلسترونو ته د ډیټا پوائنټونه ګماري او د خپل سري شکل کلسترونو پیژندلو وړتیا. د معنی د پوهیدو لپاره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, کلستر ، د K معنی او مطلب شفټ, K د سکریچ څخه مطلب دی, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه د لیبل شوي ډاټا په نشتوالي کې د کلستر کولو الګوریتم فعالیت ارزوو؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د Python سره د ماشین زده کړې کې، د لیبل شوي ډاټا په نشتوالي کې د کلستر کولو الګوریتم فعالیت ارزونه یو مهم کار دی. د کلستر کولو الګوریتمونه د زده کړې غیر څارل شوي تخنیکونه دي چې هدف یې د ورته ډیټا ټکي د دوی د اصلي نمونو او ورته والیونو پراساس یوځای کول دي. پداسې حال کې چې د لیبل شوي ډاټا نشتوالی
- 1
- 2