Cûdahiyên di navbera nêzîkatiyên fêrbûna bi çavdêrîkirin, neçavdêrî û bi hêzkirinê de çi ne?
Fêrbûna çavdêrîkirî, bêserûber û bihêzkirin sê nêzîkatiyên cihêreng di warê fêrbûna makîneyê de ne. Her nêzîkatî teknîk û algorîtmayên cihêreng bikar tîne da ku pirsgirêkên cûda çareser bike û bigihîje armancên taybetî. Werin em cûdahiyên di navbera van nêzîkatiyan de bikolin û ravekirinek berfireh a taybetmendî û sepanên wan peyda bikin. Fêrbûna bi çavdêrî celebek e
Ji bo perwerdehiyê çiqas dane hewce ne?
Di warê Zehmetiya Hunerî (AI) de, nemaze di çarçoweya Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google de, pirsa ka çiqas daneya ji bo perwerdehiyê hewce ye pir girîng e. Hejmara daneyên ku ji bo perwerdekirina modelek fêrbûna makîneyê hewce dike bi faktorên cihêreng ve girêdayî ye, tevî tevliheviya pirsgirêkê, cihêrengiya
Ma taybetmendiyên ku daneyan temsîl dikin divê bi rengek hejmarî bin û di stûnên taybetmendiyê de bêne organîze kirin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya daneyên mezin de ji bo modelên perwerdehiyê yên di ewr de, nûneriya daneyan di serkeftina pêvajoya fêrbûnê de rolek girîng dilîze. Taybetmendî, ku taybetmendiyên pîvandî yên kesane an taybetmendiyên daneyê ne, bi gelemperî di stûnên taybetmendiyê de têne organîze kirin. Dema ku ew e
Têkiliya di navbera pêbawerî û rastbûnê de di algorîtmaya K cîranên nêzîk de çi ye?
Têkiliya di navbera pêbawerî û rastbûnê de di algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) de algorîtmayek girîng a têgihîştina performans û pêbaweriya vê teknîka fêrbûna makîneyê ye. KNN algorîtmayek dabeşkirina ne-parametrîk e ku bi berfirehî ji bo naskirina nimûne û analîza paşveçûnê tê bikar anîn. Ew li ser prensîba ku îhtîmala ku bûyerên bi vî rengî hebin bingeh e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Kurteya K algorîtmaya cîranên herî nêz, Nirxandina îmtîhanê
Dûrahiya Euklîdê ya di navbera du xalan de li cîhek pir-alî çawa tê hesibandin?
Dûrahiya Euclidean di matematîkê de têgehek bingehîn e û di warên cihêreng de, tevî îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê, rolek girîng dilîze. Ew pîvana dûrahiya rasterast a di navbera du xalan de di cîhek pir-alî de ye. Di çarçoveya fêrbûna makîneyê de, dûrahiya Euclidean bi gelemperî wekî pîvanek wekheviyê tê bikar anîn
Di fêrbûna makîneyê de algorîtma û kernelên cihêreng çawa dikarin bandorê li rastbûna modelek regresyonê bikin?
Algorîtma û kernelên cihêreng dikarin bandorek girîng li ser rastbûna modelek regresyonê di fêrbûna makîneyê de bikin. Di regresyonê de, armanc ew e ku li ser bingeha komek taybetmendiyên têketinê guhêrbarek encamek domdar pêşbînî bike. Hilbijartina algorîtma û kernelê dikare bandor bike ka model çawa qalibên bingehîn di nav de digire.
Girîngiya bidestxistina rêjeyek rastbûna% 89 bi Sensor Wildfire Smart re çi ye?
Gihîştina rêjeyek rastbûna% 89 bi Sensora Smart Wildfire re di warê karanîna fêrbûna makîneyê de ji bo pêşbînkirina şewatên daristanê girîngiyek girîng digire. Ev asta rastbûnê bandorkerî û pêbaweriya senzorê di tespîtkirin û pêşbînkirina rasthatina şewatên daristanê de nîşan dide. Sensor Wildfire Smart algorîtmayên fêrbûna makîneyê, bi taybetî TensorFlow, bikar tîne da ku
Dema ku modelên fêrbûna makîneyê perwerde dike nepeniya TensorFlow çawa dibe alîkar ku nepeniya bikarhêner biparêze?
TensorFlow Privacy amûrek hêzdar e ku di dema perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê de nepeniya bikarhênerê diparêze. Ew vê yekê bi tevlêkirina teknîkên herî nûjen-parastina nepenîtiyê di pêvajoya perwerdehiyê de bi dest dixe, bi vî rengî xetera eşkerekirina agahdariya bikarhêner a hesas kêm dike. Vê çarçoweya bingehîn ji bo fêrbûna makîneya nepenîtiyê çareseriyek berbiçav peyda dike û daneyên bikarhêner piştrast dike