Em çawa daneyan berî ku hevseng bikin di çarçoweya avakirina tora neuralî ya dûbare de ji bo pêşbînkirina tevgerên bihayê krîptoyê pêşdibistanê dikin?
Daneyên pêş-pêvajoyê di avakirina tora neuralî ya dubare (RNN) de ji bo pêşbînkirina tevgerên bihayê krîptoyê gavek girîng e. Ew veguheztina daneya têketina xav di nav formatek maqûl de ku dikare ji hêla modela RNN ve bi bandor were bikar anîn vedihewîne. Di çarçoveya hevsengkirina daneyên rêza RNN de, çend teknîkên girîng ên pêş-pêvajoyê hene ku dikarin bêne kirin.
Meriv çawa dikare rastbûna klasîfkerek cîranên herî nêzîk baştir bike?
Ji bo baştirkirina rastbûna K-ya cîranên herî nêzîk (KNN) dabeşker, çend teknîk dikarin werin bikar anîn. KNN di fêrbûna makîneyê de algorîtmayek dabeşkirinê ya populer e ku çîna xalek daneyê li ser bingeha çîna piraniya k cîranên xwe yên nêzîk diyar dike. Zêdekirina rastbûna dabeşkerek KNN bi xweşbînkirina aliyên cihêreng ve girêdayî ye
Armanca hilbijartina taybetmendî û endezyariyê di fêrbûna makîneyê de çi ye?
Hilbijartina taybetmendiyê û endezyariyê di pêvajoya pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê de, nemaze di warê îstîxbarata sûnî de, gavên girîng in. Van gavan bi naskirin û bijartina taybetmendiyên herî têkildar ji databasa hatî destnîşan kirin, û hem jî afirandina taybetmendiyên nû yên ku dikarin hêza pêşbîniya modelê zêde bikin. Armanca taybetmendiyê
Çima girîng e ku meriv têkildar û watedarbûna taybetmendiyan gava ku bi analîza regresyonê re dixebite bihesibîne?
Dema ku di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de bi analîza regresyonê re dixebitin, girîng e ku meriv têkildarî û watedarbûna taybetmendiyên ku têne bikar anîn were hesibandin. Ev girîng e ji ber ku qalîteya taybetmendiyan rasterast bandorê li rastbûn û şîrovekirina modela regresyonê dike. Di vê bersivê de, em ê sedemên vê yekê lêkolîn bikin
Dema ku serîlêdanek ML-ê pêşve dixin, ramanên taybetî yên ML-ê çi ne?
Dema ku serîlêdanek fêrbûna makîneyê (ML) pêşve dibe, gelek ramanên ML-taybetî hene ku divê bêne hesibandin. Ji bo ku bandorkerî, karîgerî û pêbaweriya modela ML-ê were misoger kirin, ev nêrîn pir girîng in. Di vê bersivê de, em ê hin hûrguliyên sereke yên ML-taybetî yên ku pêşdebiran divê kengê ji bîr nekin nîqaş bikin
Ji bilî algorîtmayên fêrbûna makîneyê, hin karên ku scikit-learn amûran pêşkêşî wan dike çi ne?
Scikit-learn, pirtûkxaneyek fêrbûna makîneyê ya populer a li Python, ji algorîtmayên fêrbûna makîneyê wêdetir cûrbecûr amûr û fonksiyonan pêşkêşî dike. Van karên din ên ku ji hêla scikit-learn ve têne peyda kirin kapasîteyên giştî yên pirtûkxaneyê zêde dikin û wê ji bo analîz û manîpulasyonê daneyan amûrek berfireh dikin. Di vê bersivê de, em ê hin karan lêkolîn bikin