کلسترینګ څه شی دی او دا څنګه د څارل شوي زده کړې تخنیکونو څخه توپیر لري؟
کلستر کول د ماشین زده کړې په برخه کې یو بنسټیز تخنیک دی چې د ورته ډیټا ټکي د دوی د اصلي ځانګړتیاو او نمونو پراساس سره یوځای کول شامل دي. دا یو غیر څارل شوي زده کړې تخنیک دی، پدې معنی چې دا د روزنې لپاره لیبل شوي ډاټا ته اړتیا نلري. پرځای یې، د کلستر کولو الګوریتمونه د طبیعي پیژندلو لپاره د معلوماتو دننه جوړښت او اړیکې تحلیلوي
- 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
د ملاتړ ویکتور ماشینونو (SVM) کې د کرنل کارولو هدف څه دی؟
د ملاتړ ویکتور ماشینونه (SVMs) د نظارت شوي ماشین زده کړې الګوریتمونو مشهور او ځواکمن ټولګي دي چې د طبقه بندي او راجسټریشن دندو لپاره کارول کیږي. د دوی د بریا یو له مهمو دلیلونو څخه د ان پټ ځانګړتیاو او محصول لیبلونو ترمینځ پیچلي ، غیر خطي اړیکو په مؤثره توګه اداره کولو وړتیا کې دی. دا په SVMs کې د کرنلونو کارولو له لارې ترلاسه کیږي،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, د جواني دانو لاملونه, د ازموینې بیاکتنه
د داخلي محصول عملیاتو او په SVM کې د کرنل کارولو ترمینځ اړیکه څه ده؟
د ماشین زده کړې په برخه کې ، په ځانګړي توګه د ملاتړ ویکتور ماشینونو (SVM) په شرایطو کې ، د کرنل کارول د ماډل فعالیت او انعطاف لوړولو کې مهم رول لوبوي. د داخلي محصولاتو عملیاتو او SVM کې د کرنلونو کارولو ترمینځ اړیکې پوهیدو لپاره ، دا مهمه ده چې لومړی مفکورې وپیژنئ
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, د زغرو پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه
د فاصلو ترتیب کولو او د K نږدې ګاونډیو الګوریتم کې د لوړ K فاصلو غوره کولو هدف څه دی؟
د فاصلو ترتیبولو او د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم کې د پورتنۍ K فاصلو غوره کولو هدف دا دی چې د K نږدې ډیټا پوائنټونه ورکړل شوي پوښتنې نقطې ته وپیژني. دا پروسه د ماشین زده کړې دندو کې د وړاندوینې یا طبقه بندي کولو لپاره اړینه ده، په ځانګړې توګه د څارنې زده کړې په شرایطو کې. په کي اين اين کښي اوويل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د K نږدې ګاونډیو الګوریتم ته خپل پروګرام کول, د ازموینې بیاکتنه
د K نږدې ګاونډیو الګوریتم اصلي ننګونه څه ده او دا څنګه حل کیدی شي؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم یو مشهور او په پراخه کچه کارول شوی د ماشین زده کړې الګوریتم دی چې د څارنې زده کړې کټګورۍ کې راځي. دا یو غیر پیرامیټریک الګوریتم دی، پدې معنی چې دا د اصلي معلوماتو ویش په اړه هیڅ انګیرنه نه کوي. KNN په اصل کې د ډلبندۍ دندو لپاره کارول کیږي، مګر دا د بیاکتنې لپاره هم تطبیق کیدی شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د K نږدې ګاونډیو الګوریتم ته خپل پروګرام کول, د ازموینې بیاکتنه
د ډیټاسیټ تعریف کولو هدف څه دی چې دوه ټولګي لري او د دوی اړونده ځانګړتیاوې لري؟
د ډیټاسیټ تعریف کول چې دوه ټولګي لري او د دوی اړونده ځانګړتیاوې د ماشین زده کړې په برخه کې یو مهم هدف ترسره کوي، په ځانګړې توګه کله چې د الګوریتم پلي کول لکه د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم. دا هدف د ماشین زده کړې د بنسټیزو مفاهیمو او اصولو په معاینه کولو سره پیژندل کیدی شي. د ماشین زده کړې الګوریتمونه د زده کړې لپاره ډیزاین شوي
ولې دا مهمه ده چې د ریګریشن روزنې او ازموینې کې سم الګوریتم او پیرامیټونه غوره کړئ؟
د ریګریشن روزنې او ازموینې کې د سم الګوریتم او پیرامیټونو غوره کول د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې خورا مهم دي. ریګریشن د زده کړې یو څارل شوی تخنیک دی چې د انحصاري متغیر او یو یا ډیرو خپلواکو متغیرونو ترمنځ د اړیکو ماډل کولو لپاره کارول کیږي. دا په پراخه کچه د وړاندوینې او وړاندوینې کارونو لپاره کارول کیږي. د
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, د فشار روزنه او ازموینه, 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
د ماشین زده کړې الګوریتم پوښښ کې د تیوري ګام هدف څه دی؟
د ماشین زده کړې الګوریتم پوښښ کې د تیوري ګام هدف د ماشین زده کړې اصلي مفکورو او اصولو لپاره د پوهاوي قوي بنسټ چمتو کول دي. دا ګام د دې ډاډ ترلاسه کولو کې مهم رول لوبوي چې متخصصین د الګوریتمونو تر شا د تیوري جامع پوهه لري چې دوی یې کاروي. په زړه پورې کولو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, پېژندنه, د پیتون سره د عملي ماشین زده کړې معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
په غوښتنلیک کې کارول شوي ماډل څنګه روزل شوي، او د روزنې په بهیر کې کوم وسایل کارول شوي؟
هغه ماډل چې د بې سرحده ډاکټرانو سره د انتاناتو لپاره د انټي بیوټیکونو وړاندیز کولو کې د مرستې لپاره کارول کیږي د نظارت شوي زده کړې او ژورې زده کړې تخنیکونو ترکیب په کارولو سره روزل شوي. څارل شوي زده کړه د لیبل شوي ډیټا په کارولو سره د ماډل روزنه شامله ده ، چیرې چې د ان پټ ډیټا او ورته سم محصول چمتو کیږي. ژوره زده کړه، له بلې خوا، اشاره کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د سرحدونو پرته ډاکټرانو سره مرسته کول د انفیکشن لپاره انټي بیوټیک لیکي, د ازموینې بیاکتنه