د ملاتړ ویکتور ماشین څه شی دی؟
د ملاتړ ویکتور ماشینونه (SVMs) د نظارت شوي زده کړې ماډلونو ټولګي دي چې د ماشین زده کړې په ډګر کې د طبقه بندي او راجسټریشن دندو لپاره کارول کیږي. دوی په ځانګړي ډول د لوړ ابعادي ډیټا اداره کولو وړتیا او په سناریوګانو کې د دوی اغیزمنتوب لپاره په پام کې نیول شوي چیرې چې د ابعادو شمیر د نمونو شمیر څخه ډیر وي. SVMs په مفهوم کې ولاړ دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
د ماشین زده کړې په شرایطو کې د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) لومړنۍ موخه څه ده؟
د ماشین زده کړې په شرایطو کې د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) لومړنی هدف د مطلوب هایپرپلین موندل دي چې د مختلف ټولګیو ډیټا پوائنټونه د اعظمي حد سره جلا کوي. پدې کې د څلور اړخیز اصلاح کولو ستونزې حل کول شامل دي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې هایپرپلین نه یوازې ټولګي جلا کوي بلکه دا د خورا لوی سره کوي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, له شروع څخه SVM بشپړول, د ازموینې بیاکتنه
په SVM کې د ټاکل شوي فیچر طبقه بندي څنګه د پریکړې فنکشن په نښه پورې اړه لري (متن{sign}(mathbf{x}_i cdot mathbf{w} + b))؟
د ملاتړ ویکتور ماشینونه (SVMs) یو پیاوړی څارل شوي زده کړې الګوریتم دی چې د طبقه بندي او راجستر کولو کارونو لپاره کارول کیږي. د SVM لومړنی هدف د مطلوب هایپرپلین موندل دي چې په لوړ ابعادي ځای کې د مختلف ټولګیو ډیټا ټکي په غوره توګه جلا کوي. په SVM کې د ټاکل شوي ځانګړتیا طبقه بندي د پریکړې سره ژور تړاو لري
ایا تاسو کولی شئ د کرنل چال مفهوم تشریح کړئ او دا څنګه SVM ته وړتیا ورکوي چې پیچلي ډیټا اداره کړي؟
د کرنل ټیک د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) الګوریتمونو کې یو بنسټیز مفهوم دی چې د پیچلي ډیټا اداره کولو ته اجازه ورکوي دا د لوړ ابعادي ځانګړتیا ځای ته بدلولو سره. دا تخنیک په ځانګړي ډول ګټور دی کله چې د غیر خطي جلا کیدونکي ډیټا سره معامله کوي ، ځکه چې دا SVMs ته وړتیا ورکوي چې دا ډول ډیټا په اغیزمنه توګه په نقشه کولو سره طبقه بندي کړي.
پولینومیل کرنل څنګه موږ ته اجازه راکوي چې په ښکاره ډول د ډیټا لوړ ابعادي ځای ته د بدلولو مخه ونیسو؟
پولینومیل کرنل د ملاتړ ویکتور ماشینونو (SVMs) کې یو پیاوړی وسیله ده چې موږ ته اجازه راکوي چې په لوړ ابعادي ځای کې د ډیټا روښانه بدلون مخه ونیسو. په SVMs کې، د کرنل فعالیت یو مهم رول لوبوي په ښکاره ډول د ان پټ ډیټا نقشه کولو سره د لوړ ابعادي فیچر ځای کې. دا نقشه په داسې طریقه ترسره کیږي چې ساتل 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
دانې څنګه موږ ته اجازه راکوي چې پیچلي ډیټا اداره کړو پرته لدې چې په واضح ډول د ډیټاسیټ ابعاد زیات کړو؟
د ماشین زده کړې کې دانه، په ځانګړې توګه د ملاتړ ویکتور ماشینونو (SVMs) په شرایطو کې، د ډیټاسیټ ابعاد په واضح ډول زیاتولو پرته د پیچلو ډیټا اداره کولو کې مهم رول لوبوي. دا وړتیا د ریاضيکي مفاهیمو او الګوریتمونو کې ریښه لري چې د SVMs لاندې دي او د کرنل افعالو کارول. د دې لپاره چې پوه شي چې دانې څنګه دا ترلاسه کوي، راځئ لومړی
- 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 ملاتړ ویکتور ماشینونو (SVM) کې ټاکل شوي فیچر ته د نوي ابعاد اضافه کولو هدف څه دی؟
د سپورټ ویکتور ماشینونو (SVM) یو له مهمو ځانګړتیاو څخه د مختلف کرنلونو کارولو وړتیا ده ترڅو د ان پټ ډیټا لوړ ابعادي ځای ته واړوي. دا تخنیک چې د کرنل ټیک په نوم پیژندل کیږي، SVMs ته اجازه ورکوي چې پیچلې طبقه بندي ستونزې حل کړي کوم چې په اصلي ان پټ ځای کې په لیکه کې د جلا کیدو وړ ندي. د نوي ابعاد په اضافه کولو سره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د ویکتور ماشین ملاتړ, د زغرو پیژندنه, د ازموینې بیاکتنه