د هرې لوبې تکرار په جریان کې عمل څنګه غوره کیږي کله چې د عمل وړاندوینې لپاره عصبي شبکه کاروي؟
د هرې لوبې تکرار په جریان کې کله چې د عمل وړاندوینې لپاره د عصبي شبکه کاروئ ، عمل د عصبي شبکې محصول پراساس غوره کیږي. عصبي شبکه د لوبې اوسني حالت کې د ان پټ په توګه اخلي او د احتمالي کړنو په اړه احتمالي توزیع تولیدوي. بیا غوره شوی عمل د دې پر بنسټ غوره شوی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, د ټینسرفلو او خلاص AI سره لوبې لوبولو لپاره د عصبي شبکې روزنه, د ازمونې جال, د ازموینې بیاکتنه
د لوړ R-مربع ارزښت د ډیټا لپاره د ماډل مناسب کولو په اړه څه څرګندوي؟
د لوړ R-مربع ارزښت د ماشین زده کړې په ساحه کې ډیټا ته د ماډل قوي فټ په ګوته کوي. R-squared، چې د تعیین کوفیفینټ په نوم هم یادیږي، یو احصایوي اندازه ده چې په انحصاري متغیر کې د تغیر تناسب اندازه کوي چې د ریګریشن ماډل کې د خپلواک متغیرونو څخه وړاندوینه کیږي. دا
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د مربع تیوري, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو وړاندوینې د هغه ماډل پراساس وکړو چې په خطي ریګریشن کې رامینځته شوي؟
خطي ریګریشن یو عام تخنیک دی چې د ماشین زده کړې کې د انحصاري متغیر او یو یا ډیرو خپلواکو متغیرونو ترمنځ د اړیکو ماډل کولو لپاره کارول کیږي. یوځل چې د خطي ریګریشن ماډل رامینځته شي ، دا د نوي ان پټ ډیټا پراساس وړاندوینې کولو لپاره کارول کیدی شي. په دې ځواب کې، موږ به هغه ګامونه وپلټئ چې په جوړولو کې ښکیل دي
په خطي رجعت کې د کرښې مساوات څه شی دی او دا څنګه ښودل کیږي؟
په خطي ریګریشن کې د یوې کرښې مساوات د انحصاري متغیر او یو یا ډیرو خپلواکو متغیرونو ترمنځ اړیکه څرګندوي. دا یو ریاضیاتی ماډل دی چې موږ ته اجازه راکوي چې د انحصار متغیر ارزښتونه د خپلواک متغیر ارزښتونو پر بنسټ اټکل کړو. د ماشین زده کړې په شرایطو کې، خطي ریګریشن یو دی
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د غوره فټ سلايډ برنامه کول, د ازموینې بیاکتنه
د m او b ارزښتونه څنګه په خطي ریګریشن کې د y ارزښتونو وړاندوینې لپاره کارول کیدی شي؟
خطي ریګریشن د دوامداره پایلو وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کې په پراخه کچه کارول شوي تخنیک دی. دا په ځانګړي ډول ګټور دی کله چې د ان پټ متغیر او هدف متغیر تر مینځ خطي اړیکه شتون ولري. په دې شرایطو کې، د m او b ارزښتونه چې په ترتیب سره د سلیپ او مداخلې په نوم هم پیژندل کیږي، په وړاندوینې کې مهم رول لوبوي.
د ماشین زده کړې کې د خطي ریګریشن هدف څه دی؟
خطي ریګریشن د ماشین زده کړې کې یو بنسټیز تخنیک دی چې د متغیرونو ترمنځ د اړیکو په پوهیدو او وړاندوینې کې مهم رول لوبوي. دا په پراخه کچه د ریګریشن تحلیل لپاره کارول کیږي، کوم چې د انحصار متغیر او یو یا ډیرو خپلواکو متغیرونو ترمنځ د اړیکو ماډل کول شامل دي. د ماشین زده کړې کې د خطي ریګریشن هدف اټکل کول دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, په رجعت پوهیدل, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه کولی شو په پایتون کې د ریګریشن ماډل رامینځته کړو ترڅو د دوامداره محصول متغیرونو وړاندوینه وکړو؟
په پایتون کې د ریګریشن ماډل رامینځته کولو لپاره د دوامداره محصول متغیرونو وړاندوینې لپاره ، موږ کولی شو د ماشین زده کړې په برخه کې موجود مختلف کتابتونونه او تخنیکونه وکاروو. ریګریشن د څارنې زده کړې الګوریتم دی چې موخه یې د ان پټ متغیرونو (خصوصیتونو) او دوامداره هدف متغیر ترمنځ اړیکه رامینځته کول دي. 1. د کتابتونونو واردول: لومړی، موږ باید وارد کړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, د فشار وړاندوینه کول او وړاندوینه کول, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې کې د ریګریشن وړاندوینې او وړاندوینې هدف څه دی؟
د راجسټریشن وړاندوینه او وړاندوینه د ماشین زده کړې کې مهم رول لوبوي ، په ځانګړي توګه د مصنوعي استخباراتو په برخه کې. د ریګریشن وړاندوینې او وړاندوینې هدف د یو یا ډیرو داخلو متغیرونو ترمینځ د اړیکو پراساس د دوامداره هدف متغیر اټکل او وړاندوینه ده. دا تخنیک په پراخه کچه په مختلفو ډومینونو کې کارول کیږي لکه مالي،
تاسو په ریګریشن کې لیبل څنګه تعریف کوئ؟
د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه د Python سره د ماشین زده کړې کې، ریګریشن د دوامداره شمیري ارزښتونو وړاندوینې لپاره په پراخه کچه کارول شوي تخنیک دی. د راجستریشن په شرایطو کې، یو لیبل د هدف متغیر یا متغیر ته اشاره کوي چې موږ یې اټکل کوو. دا د انحصار متغیر په نوم هم پیژندل کیږي. لیبل استازیتوب کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, د فشار ب featuresې او لیبلونه, د ازموینې بیاکتنه
د Python سره د ماشین زده کړې په شرایطو کې د ریګریشن ځانګړتیاوې او لیبلونه څه دي؟
د Python سره د ماشین زده کړې په شرایطو کې، د ریګریشن ځانګړتیاوې او لیبلونه د وړاندوینې ماډلونو په جوړولو کې مهم رول لوبوي. رجعت د زده کړې یو څارل شوی تخنیک دی چې هدف یې د یو یا ډیرو داخلو متغیرونو پراساس د دوامداره پایلو متغیر وړاندوینه کول دي. ځانګړتیاوې، چې د وړاندوینې یا خپلواک متغیر په نوم هم پیژندل کیږي، د ان پټ متغیرات دي چې کارول کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, د فشار ب featuresې او لیبلونه, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2