Мазмуну:
Video: ML алгоритми деген эмне?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Машина үйрөнүү ( ML ) илимий изилдөө болуп саналат алгоритмдер жана компьютер системалары ачык көрсөтмөлөрдү колдонбостон, анын ордуна үлгүлөргө жана жыйынтыкка таянып, белгилүү бир тапшырманы аткаруу үчүн колдонгон статистикалык моделдер. Ал жасалма интеллекттин бир бөлүгү катары каралат.
Ошондой эле суроо туулат, машина үйрөнүүдө алгоритмдер деген эмне?
Эң негизгиси, машина үйрөнүү программаланган колдонот алгоритмдер алгылыктуу диапазондо чыгуу баалуулуктарын болжолдоо үчүн кириш маалыматтарды кабыл алуу жана талдоо. төрт түрү бар машина үйрөнүү алгоритмдери : көзөмөлгө алынган, жарым көзөмөлгө алынган, көзөмөлсүз жана бекемдөө.
Андан тышкары, машинаны үйрөнүүнүн эң жакшы алгоритми кайсы? Мыкты 10 машина үйрөнүү алгоритмдери
- Naive Bayes классификаторунун алгоритми.
- K Кластерлөө алгоритмин билдирет.
- Колдоо вектордук машина алгоритми.
- Априори алгоритми.
- Сызыктуу регрессия.
- Логистикалык регрессия.
- Жасалма нейрон тармактар.
- Random Forests.
Мындан тышкары, ML алгоритмин кантип жазасыз?
6 кадам Машинаны үйрөнүү алгоритмин нөлдөн баштап жазуу: Perceptron Case Study
- Алгоритмдин негизги түшүнүгүн алыңыз.
- Ар кандай окуу булактарын табыңыз.
- Алгоритмди бөлүктөргө бөлүңүз.
- Жөнөкөй мисал менен башта.
- Ишенимдүү ишке ашыруу менен ырастаңыз.
- Процессиңизди жазыңыз.
Өзүн-өзү үйрөнүү алгоритми деген эмне?
Өзүн - алгоритмдерди үйрөнүү (же мен чакырганда машина үйрөнүү алгоритмдери ) Жасалма интеллект тармагына кирет. Бирок, суб-талаасы Machine Learning ошолор алгоритмдер бара-бара үйрөн ” кээ бир домендеги маалыматтарды карап билүү.
Сунушталууда:
Multinomial naive Bayes алгоритми деген эмне?
NLP көйгөйлөрүнө Multinomial Naive Bayes колдонуу. Naive Bayes классификаторунун алгоритми – бул, Байес теоремасын колдонууга негизделген ыктымалдык алгоритмдердин үй-бүлөсү
Lstm алгоритми деген эмне?
Узак кыска мөөнөттүү эс тутум (LSTM) - терең үйрөнүү тармагында колдонулган жасалма кайталануучу нейрондук тармак (RNN) архитектурасы. LSTM тармактары убакыт сериясынын маалыматтарынын негизинде классификациялоого, кайра иштетүүгө жана болжолдоолорго ылайыктуу, анткени убакыт сериясындагы маанилүү окуялардын ортосунда белгисиз узактыктагы артта калуулар болушу мүмкүн
Rijndael алгоритми деген эмне?
Rijndael алгоритми - бул 128, 192 жана 256 биттик ачкыч өлчөмдөрүн колдогон жаңы муундагы симметриялык блок шифри, маалыматтар 128 биттик блоктордо иштетилет - бирок, AES дизайн критерийлеринен ашып кетсе, блоктун өлчөмдөрү ачкычтарды чагылдыра алат
Тор издөө алгоритми деген эмне?
Тор издөө – бул берилген моделдин оптималдуу параметрлерин конфигурациялоо үчүн маалыматтарды сканерлөө процесси. колдонулган моделдин түрүнө жараша, кээ бир параметрлери зарыл. Тордон издөөнү каалаган моделде колдонуу үчүн эң жакшы параметрлерди эсептөө үчүн машинаны үйрөнүүдө колдонсо болот
Дистанттык вектордук маршруттоо алгоритми деген эмне?
Дистанттык вектордук маршруттоо – асинхрондук алгоритм, мында х түйүнү өзүнүн аралык векторунун көчүрмөсүн бардык кошуналарына жөнөтөт. Түйүн х жаңы аралык векторун өзүнүн кошуна векторунун биринен v кабыл алганда, v дистанциясынын векторун сактап калат жана өзүнүн аралык векторун жаңыртуу үчүн Беллман-Форд теңдемесин колдонот