Kombûn çi ye û ew ji teknîkên fêrbûna çavdêrî çawa cûda dibe?
Clustering di warê fêrbûna makîneyê de teknîkek bingehîn e ku li ser bingeha taybetmendî û şêwazên wan ên xwerû komkirina xalên daneyên wekhev bi hev re vedihewîne. Ew teknolojiyek fêrbûnê ya bêserûber e, tê vê wateyê ku ew ji bo perwerdehiyê hewceyê daneyên binavkirî nake. Di şûna wê de, algorîtmayên komkirinê avahî û têkiliyên di nav daneyan de analîz dikin da ku xwezayî nas bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Kombûn, veguherîna k-wateyê û wateyê, K tê wateya ji sifirê, Nirxandina îmtîhanê
Armanca bikaranîna kernelan di makîneyên vektorê piştgirî (SVM) de çi ye?
Makîneyên vektorê piştgirî (SVM) çînek populer û hêzdar a algorîtmayên fêrbûna makîneyê ya çavdêrîkirî ne ku ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê têne bikar anîn. Yek ji sedemên bingehîn ên serkeftina wan di kapasîteya wan de ye ku bi bandorkerî têkiliyên tevlihev, ne-xêzik di navbera taybetmendiyên têketinê û etîketên derketinê de bi rê ve bibin. Ev bi karanîna kernelên di SVM-an de tê bidestxistin,
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Sedemên kernel, Nirxandina îmtîhanê
Têkiliya di navbera operasyonên hilbera hundurîn û karanîna kernelan de di SVM de çi ye?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoveya makîneyên vektorê piştgirî (SVM) de, karanîna kernel di zêdekirina performans û nermbûna modelê de rolek girîng dilîze. Ji bo têgihîştina têkiliya di navbera operasyonên hilbera hundurîn û karanîna kernelên di SVM de, girîng e ku meriv pêşî têgihan bigire.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Piştgiriya makîneya vektor, Danasîna kernel, Nirxandina îmtîhanê
Di algorîtmaya K-ya cîranên herî nêzîk de mebest ji rêzkirina dûran û hilbijartina dûrahiya K-ya jorîn çi ye?
Mebest ji rêzkirina dûran û hilbijartina dûrahiya K-ya jorîn di algorîtmaya K-ya cîranên herî nêzîk (KNN) de ew e ku K-ya xalên daneyê yên herî nêzîk ji xalek pirsê re were naskirin. Ev pêvajo ji bo çêkirina pêşbîn an dabeşkirinên di karên fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya fêrbûna çavdêriyê de, pêdivî ye. Di KNN de
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya xwe algorîtmaya cîranên herî nêz K, Nirxandina îmtîhanê
Pirsgirêka sereke ya algorîtmaya cîranên herî nêzîk K çi ye û ew çawa dikare were çareser kirin?
Algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) algorîtmayek fêrbûna makîneyê ya populer û berfireh e ku dikeve binê kategoriya fêrbûna çavdêrîkirî. Ew algorîtmayek ne-parametrîk e, tê vê wateyê ku ew di derbarê dabeşkirina daneya bingehîn de ti texmînan nake. KNN di serî de ji bo karên dabeşkirinê tê bikar anîn, lê ew dikare ji bo paşveçûnê jî were adapte kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya xwe algorîtmaya cîranên herî nêz K, Nirxandina îmtîhanê
Armanca danasîna danehevek ku ji du çînan pêk tê û taybetmendiyên wan ên têkildar çi ye?
Diyarkirina databasek ku ji du çînan pêk tê û taybetmendiyên wan ên têkildar di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku algorîtmayên wekî algorîtmaya cîranên herî nêzîk (KNN) bicîh dikin, ji armancek girîng re xizmet dike. Ev armanc dikare bi vekolîna têgeh û prensîbên bingehîn ên fêrbûna makîneyê were fêm kirin. Algorîtmayên fêrbûna makîneyê ji bo fêrbûnê hatine çêkirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Diyarkirina K algorîtmaya cîranên nêz, Nirxandina îmtîhanê
Çima girîng e ku di perwerdehî û ceribandina regresyonê de algorîtma û pîvanên rast hilbijêrin?
Hilbijartina algorîtm û pîvanên rast di perwerdehiya regresyonê û ceribandinê de di warê îstîxbarata hunerî û fêrbûna makîneyê de pir girîng e. Regression teknîkek fêrbûna çavdêrîkirî ye ku ji bo modela têkiliya di navbera guhêrbarek girêdayî û yek an çend guhêrbarên serbixwe de tê bikar anîn. Ew bi berfirehî ji bo karên pêşdîtin û pêşbînkirinê tê bikar anîn. Ew
Di çarçoveya fêrbûna makîneyê de bi Python re taybetmendî û etîketên regresyonê çi ne?
Di çarçoweya fêrbûna makîneyê de bi Python re, taybetmendî û etîketên regresyonê di avakirina modelên pêşbînîker de rolek girîng dileyzin. Regression teknîkek fêrbûna çavdêrîkirî ye ku armanc dike ku guhêrbarek encamek domdar li ser bingeha yek an çend guhêrbarên têketinê pêşbîn bike. Taybetmendî, ku wekî pêşbînker an guhêrbarên serbixwe jî têne zanîn, guhêrbarên têketinê ne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, regresyonê, Taybetmendî û etîketên paşvedanê, Nirxandina îmtîhanê
Armanca pêngava teoriyê di vegirtina algorîtmaya fêrbûna makîneyê de çi ye?
Armanca pêngava teoriyê di vegirtina algorîtmaya fêrbûna makîneyê de ew e ku bingehek zexm a têgihîştinê ji bo têgeh û prensîbên bingehîn ên fêrbûna makîneyê peyda bike. Ev gav di pêbaweriya ku bijîjkeran li pişt algorîtmayên ku ew bikar tînin xwedan têgehek berfireh a teoriyê ye rolek girîng dilîze. Bi kûrbûna nav
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Pêşkêş, Nasandina fêrbûna makîneya pratîkî ya bi Python re, Nirxandina îmtîhanê
Modela ku di serîlêdanê de hatî bikar anîn çawa hate perwerde kirin, û di pêvajoya perwerdehiyê de kîjan amûr hatin bikar anîn?
Modela ku di serlêdanê de ji bo alîkariya xebatkarên Bijîjkên Bê Sînor ji bo dermankirina antîbiyotîkan ji bo enfeksiyonan tê bikar anîn, bi karanîna tevhevek fêrbûna çavdêrî û teknîkên fêrbûna kûr hate perwerde kirin. Fêrbûna çavdêrîkirî perwerdehiya modelek bi karanîna daneya binavkirî vedihewîne, ku li wir daneya têketinê û derketina rast a têkildar tê peyda kirin. Ji hêla din ve fêrbûna kûr vedibêje