Video: Машина үйрөнүү муляждар менен кантип иштейт?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Deep Learning үчүн Мумкилер
Машина үйрөнүү AI колдонмо болуп саналат болот так программаланбастан, тажрыйбаны автоматтык түрдө үйрөнүп, өркүндөтүңүз кыл ошондой. In машина үйрөнүү , алгоритмдер маселени чечүү үчүн бир катар акыркы кадамдарды колдонушат үйрөнүү маалыматтардан
Мындан тышкары, машина үйрөнүү кантип жөнөкөй иштейт?
Машина үйрөнүү иштейт Функцияны же байланышты табуу менен, X киргизүүдөн Y чыгарууга чейин. Жогорку деңгээл жана эң көп кабыл алынган аныктама: машина үйрөнүү компьютерлердин так программаланбастан үйрөнүү жана иш-аракет кылуу жөндөмү.
Ошондой эле билесизби, машина үйрөнүүнү эмне мүмкүн кылат? Машина үйрөнүү аналитикалык моделди курууну автоматташтырган маалыматтарды талдоо ыкмасы. Бул жасалма интеллекттин тармагы, системалар маалыматтардан үйрөнө алат, үлгүлөрдү аныктай алат жана жасоо адамдын минималдуу кийлигишүүсү менен чечимдер.
Кошумча, сиз машина үйрөнүүнү кантип колдоносуз?
- 1-кадам: Ой жүгүртүүнү тууралоо. Машина үйрөнүүнү практикалап, колдоно аласыз деп ишениңиз.
- 2-кадам: Процессти тандаңыз. Проблемаларды чечүү үчүн системалуу процессти колдонуңуз.
- 3-кадам: Куралды тандаңыз. Деңгээлиңиз үчүн куралды тандап, аны процессиңизге картаңыз.
- 4-кадам: Берилиштер топтому боюнча машыгуу.
- 5-кадам: Портфолиону түзүңүз.
Машина үйрөнүү эмнени мисал менен түшүндүрөт?
Чындыгында, машина үйрөнүү үлгүлөрдү издөө жана ошого жараша иш-аракеттерди тууралоо үчүн маалыматтар аркылуу издөө тапшырмасына системаларды коюу жөнүндө. үчүн мисал , Recorded Future машыгууда машиналар киберчабуулдарга, алсыздыктарга же маалыматтарды бузууларга шилтемелер сыяктуу маалыматты таануу.
Сунушталууда:
Машина үйрөнүү үчүн кайсы тил эң жакшы?
Машина үйрөнүү - бул компьютер илиминин өсүп жаткан чөйрөсү жана бир нече программалоо тилдери ML алкактарын жана китепканаларды колдойт. Бардык программалоо тилдеринин ичинен эң популярдуу тандоо Python, андан кийин C++, Java, JavaScript жана C#
Машина үйрөнүү көзөмөлсүзбү?
Көзөмөлсүз окутуу - бул машинаны үйрөнүү ыкмасы, анда моделди көзөмөлдөөнүн кереги жок. Көзөмөлсүз машина үйрөнүү сизге берилиштерде белгисиз үлгүлөрдү табууга жардам берет. Кластерлөө жана Ассоциациялоо Көзөмөлсүз окутуунун эки түрү
Муляждар үчүн APA форматын кантип жасайсыз?
APA форматында кантип жазуу керек? Эссеңизди стандарттык өлчөмдөгү кагазга (8,5 x 11) териңиз жана бардык тараптан 1 дюймдук чектерди жасаңыз. Кагаздар эки аралыкта болушу керек. Окула турган сериф шрифтин 12p колдонуңуз. Ар бир беттин жогору жагында Running Head кошуңуз. Беттин номерлерин оңго жылдырыңыз
Java же Pythonду машина менен үйрөнүү үчүн кайсынысы жакшы?
Ылдамдык: Java Pythonдон тезирээк Java Pythonдон 25 эсе ылдам. Кошумча шартта Java Pythonду жеңет. Java анын эң сонун масштабдуу тиркемелеринен улам чоң жана татаал машина үйрөнүү колдонмолорун куруу үчүн эң жакшы тандоо
Машина үйрөнүү моделин өндүрүштө кантип колдоносуз?
Жөнөкөй технологиялык стек менен биринчи ML моделиңизди өндүрүшкө жайылтыңыз. Жергиликтүү системада машина үйрөнүү моделин үйрөтүңүз. Корутунду логикасын колбага колдонуу. Колба колдонмосун контейнерге салуу үчүн докерди колдонуу. Докер контейнерин AWS ec2 инстанциясында жайгаштыруу жана веб-кызматты керектөө