Машин сургалтын төслийн тодорхой эхний даалгавар, үйл ажиллагаанууд юу вэ?
Машин сургалтын хүрээнд, ялангуяа машин сургалтын төслийн эхний алхмуудыг хэлэлцэх үед хүн оролцож болох олон төрлийн үйл ажиллагааг ойлгох нь чухал юм. Эдгээр үйл ажиллагаа нь машин сургалтын загваруудыг хөгжүүлэх, сургах, нэвтрүүлэх үндсэн суурь болдог. , мөн тус бүр нь үйл явцын өвөрмөц зорилгод үйлчилдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Машин сургалтын 7 алхам
Хяналтгүй машин сургалтын системд суралцах үйл явц хэрхэн явагддаг вэ?
Хяналтгүй машин сургалт нь машин сургалтын чухал дэд салбар бөгөөд хаяг шошгогүй өгөгдөл дээр алгоритмуудыг сургах явдал юм. Загвар нь оролт-гаралтын хосыг агуулсан өгөгдлийн багцаас суралцдаг хяналттай сургалтаас ялгаатай нь хяналтгүй сургалт нь хүссэн үр дүнгийн талаар тодорхой зааваргүй өгөгдөлтэй ажилладаг. Хяналтгүй сургалтын үндсэн зорилго нь далд нуугдмал зүйлийг олж тогтоох явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Үнэлгээний хэмжүүр гэж юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан (AI) ба машин сургалтын (ML) салбар дахь үнэлгээний хэмжүүр нь машин сургалтын загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашигладаг тоон хэмжүүр юм. Эдгээр хэмжигдэхүүнүүд нь загварчлалын үр нөлөө, үр ашиг, үнэн зөвийг урьдчилан таамаглах, ангилахдаа стандартчилагдсан аргыг санал болгодог тул чухал ач холбогдолтой юм.
Хяналтгүй сургалтын алгоритмын үр нөлөөг үнэлэхэд ямар бэрхшээл тулгардаг вэ, энэ үнэлгээний боломжит аргууд юу вэ?
Хяналтгүй сургалтын алгоритмын үр нөлөөг үнэлэх нь хяналттай сургалтын явцад тулгардаг бэрхшээлүүдээс ялгаатай өвөрмөц сорилтуудыг бий болгодог. Хяналттай сургалтын хувьд алгоритмын үнэлгээ нь шошготой өгөгдөл байдаг тул харьцуулах тодорхой жишиг болж өгдөг тул харьцангуй хялбар байдаг. Гэсэн хэдий ч хараа хяналтгүй суралцах нь шошготой өгөгдөл дутагдалтай байдаг тул үүнийг угаасаа хийдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Хяналтгүй суралцах, Хараа хяналтгүй төлөөллийн сургалт, Шалгалтын тойм
Хяналтгүй сургалтанд кластер хийх нь дараагийн ангиллын асуудлыг хамаагүй бага өгөгдөлтэй шийдвэрлэхэд хэрхэн ашигтай вэ?
Хяналтгүй сургалтын бүлэглэл нь ангиллын асуудлыг шийдвэрлэхэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг, ялангуяа мэдээллийн хүртээмж хязгаарлагдмал үед. Энэ техник нь өгөгдлийн дотоод бүтцийг ашиглан ангийн шошгоны талаар урьдчилж мэдлэггүйгээр ижил төстэй тохиолдлуудын бүлгүүд эсвэл кластеруудыг бий болгодог. Ингэснээр дараагийн хяналттай сургалтын үр ашиг, үр нөлөөг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлэх боломжтой
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Хяналтгүй суралцах, Хараа хяналтгүй төлөөллийн сургалт, Шалгалтын тойм
Дамжуулах динамик зурвасын өргөн нь өгөгдлийн цэгүүдийн нягтрал дээр үндэслэн зурвасын өргөний параметрийг хэрхэн тохируулдаг вэ?
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн нь өгөгдлийн цэгүүдийн нягтрал дээр тулгуурлан зурвасын өргөний параметрийг тохируулан тохируулах алгоритмуудыг кластер хийхэд ашигладаг техник юм. Энэ арга нь өгөгдлийн нягтралын харилцан адилгүй байдлыг харгалзан илүү нарийвчлалтай кластер хийх боломжийг олгодог. Дундаж шилжих алгоритмд зурвасын өргөний параметр нь хэмжээг тодорхойлдог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн, Шалгалтын тойм
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөнийг хэрэгжүүлэхэд функцийн багцад жин оноох зорилго нь юу вэ?
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөнийг хэрэгжүүлэхэд онцлог шинж чанаруудын жинг хуваарилах зорилго нь кластер хийх явцад янз бүрийн шинж чанаруудын харилцан адилгүй ач холбогдлыг тооцох явдал юм. Энэ утгаараа дундаж шилжих алгоритм нь тэмдэглэгээгүй өгөгдлийн үндсэн бүтцийг давтах замаар илрүүлэх зорилготой параметрийн бус кластер хийх түгээмэл арга юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн, Шалгалтын тойм
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөний хандлагад шинэ радиусын утгыг хэрхэн тодорхойлох вэ?
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөний хандлагад шинэ радиусын утгыг тодорхойлох нь кластер хийх үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ арга нь тоонуудын талаар урьдчилан мэдлэг шаардахгүйгээр өгөгдлийн нягт бүс нутгийг тодорхойлох боломжийг олгодог тул кластер хийх ажлыг машин сургалтын салбарт өргөнөөр ашигладаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн, Шалгалтын тойм
Дундаж шилжих динамик зурвасын өргөн нь радиусыг хатуу кодлохгүйгээр центроидуудыг зөв олоход хэрхэн тусалдаг вэ?
Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөний хандлага нь радиусыг хатуу кодлохгүйгээр центроидуудыг олох алгоритмуудыг кластер хийхэд ашигладаг хүчирхэг арга юм. Энэ арга нь жигд бус нягтралтай өгөгдөлтэй ажиллах эсвэл кластерууд нь янз бүрийн хэлбэр, хэмжээтэй байх үед ялангуяа ашигтай байдаг. Энэ тайлбарт бид үүнийг хэрхэн яаж хийх талаар нарийвчлан авч үзэх болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн, Шалгалтын тойм
Дундаж шилжих алгоритмд тогтмол радиусыг ашиглах хязгаарлалт юу вэ?
Дундаж шилжих алгоритм нь машин сурах, өгөгдөл кластер хийх чиглэлээр түгээмэл хэрэглэгддэг арга юм. Энэ нь өгөгдлийн багц дахь кластеруудын тоог урьдчилж мэдэгддэггүй кластеруудыг тодорхойлоход онцгой ач холбогдолтой юм. Дундаж шилжих алгоритмын гол параметрүүдийн нэг нь зурвасын хэмжээг тодорхойлдог зурвасын өргөн юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Бөөгнөрөл, к-дундаж шилжилт гэсэн үг, Дундаж шилжилтийн динамик зурвасын өргөн, Шалгалтын тойм