Ma Python ji bo Fêrbûna Makîneyê pêdivî ye?
Python zimanek bernamesaziyê ye ku di warê Fêrbûna Makîneyê (ML) de ji ber sadebûn, piralîûçalakî, û hebûna gelek pirtûkxane û çarçoveyên ku karên ML-ê piştgirî dikin, zimanek bernamesaziyek pir tê bikar anîn. Digel ku ne hewce ye ku meriv Python ji bo ML-ê bikar bîne, ew ji hêla gelek bijîjk û lêkolîneran ve tê pêşniyar kirin û tercîh kirin.
Hin mînakên fêrbûna nîv-serperiştiyê çi ne?
Fêrbûna nîv-çavdêrî paradîgmayek fêrbûna makîneyê ye ku dikeve navbera fêrbûna bi çavdêrî (ku hemî dane lê têne nîşankirin) û fêrbûna neçavdêrî (ku data lê nayê binav kirin). Di fêrbûna nîv-çavdêrî de, algorîtm ji berhevokek piçûkek daneya nîşankirî û hejmareke mezin a daneya bê nîşankirî fêr dibe. Ev nêzîkatî bi taybetî di dema wergirtinê de bikêr e
Meriv çawa zane kengê perwerdehiya çavdêrîkirî û neserperiştkirî bikar tîne?
Fêrbûna bi çavdêrîkirin û neçavdêrî du celebên bingehîn ên paradîgmayên fêrbûna makîneyê ne ku li ser bingeha xwezaya daneyan û armancên peywira di dest de ji armancên cûda re xizmetê dikin. Fêmkirina kengê karanîna perwerdehiya çavdêrîkirî li hember perwerdehiya neserperiştkirî di sêwirana modelên fêrbûna makîneya bandorker de pir girîng e. Hilbijartina di navbera van her du rêbazan de girêdayî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Meriv çawa dizane ku modelek bi rêkûpêk hatî perwerde kirin? Ma rastbûn nîşanek sereke ye û gelo pêdivî ye ku ew ji% 90 zêdetir be?
Tesbîtkirina ka modelek fêrbûna makîneyê bi rêkûpêk tê perwerde kirin an na, aliyekî girîng a pêvajoya pêşkeftina modelê ye. Digel ku rastbûn di nirxandina performansa modelek de metrîkek girîng e (an tewra metrîkek bingehîn) jî, ew ne tenê nîşana modelek baş-perwerdekirî ye. Gihîştina rastiyek ji% 90 ne gerdûnî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Fêrbûna makîneyê çi ye?
Fêrbûna makîneyê qadek îstîxbarata sûnî (AI) ye ku balê dikişîne ser pêşkeftina algorîtma û modelên ku dihêle ku komputer fêr bibin û pêşbîniyên an biryaran bêyî ku bi eşkere têne bernamekirin bidin. Ew amûrek hêzdar e ku dihêle makîneyan bixweber daneyên tevlihev analîz bikin û şîrove bikin, qalibên nas bikin, û biryar an pêşbîniyên agahdar bikin.
Daneyên nîşankirî çi ye?
Daneyên bi etîketkirî, di çarçoweya Îstixbarata Hunerî (AI) de û bi taybetî di qada Fêrbûna Makîneya Ewr a Google de, ji danegehek ku bi etîket an kategoriyên taybetî hatine destnîşan kirin an nîşankirin vedibêje. Van etîketan ji bo perwerdekirina algorîtmayên fêrbûna makîneyê wekî rastiya zemîn an referansê xizmet dikin. Bi girêdana xalên daneyê bi wan re
Awayê çêtirîn ku meriv di derbarê fêrbûna makîneyê de ji bo xwendekarên kinesthetîkî fêr bibe çi ye?
Xwendekarên kinesthetîk ew kes in ku bi çalakiyên laşî û ezmûnên destan çêtirîn fêr dibin. Dema ku dor tê fêrbûna fêrbûna makîneyê, çend stratejiyên bi bandor hene ku hewcedariyên xwendekarên kinesthetîkî peyda dikin. Di vê bersivê de, em ê rêyên çêtirîn ji bo xwendekarên kinesthetîkî bikolin ku têgeh û prensîbên fêrbûna makîneyê fam bikin.
Vektora piştgirî çi ye?
Vektorek piştgirî di warê fêrbûna makîneyê de, bi taybetî di warê makîneyên vektorê piştgirî (SVM) de têgehek bingehîn e. SVM çînek hêzdar a algorîtmayên fêrbûna çavdêrîkirî ne ku bi berfirehî ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê têne bikar anîn. Têgîna vektorek piştgirî bingehek çawa SVM dixebitin û heye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Kîjan algorîtma ji bo kîjan nimûneya daneyê minasib e?
Di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de, hilbijartina algorîtmaya herî maqûl a ji bo nimûneyek daneya taybetî ji bo bidestxistina encamên rast û bikêr girîng e. Algorîtmayên cihêreng têne sêwirandin ku celebên taybetî yên nimûneyên daneyê bi rê ve bibin, û têgihîştina taybetmendiyên wan dikare performansa modelên fêrbûna makîneyê pir zêde bike. Werin em algorîtmayên cihêreng bikolin
Ma fêrbûna makîneyê dikare qalîteya daneya hatî bikar anîn pêşbînî bike an diyar bike?
Fêrbûna Makîneyê, jêrzemîna Zehmetiya Hunerî, xwedan kapasîteya ku pêşbînî bike an jî qalîteya daneya hatî bikar anîn destnîşan bike. Ev bi navgîniya teknîk û algorîtmayên cihêreng ve tê bidestxistin ku makîneyan dihêlin ku ji daneyan fêr bibin û pêşbîniyên agahdar an nirxandinan bikin. Di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Cloud Google de, van teknîkan li ser têne sepandin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye