چگونه داده ها را قبل از ایجاد تعادل در زمینه ایجاد یک شبکه عصبی تکراری برای پیش بینی حرکات قیمت ارزهای دیجیتال، پیش پردازش می کنیم؟
پیش پردازش داده ها گامی مهم در ساخت یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش بینی حرکت قیمت ارزهای دیجیتال است. این شامل تبدیل داده های ورودی خام به یک قالب مناسب است که می تواند به طور موثر توسط مدل RNN مورد استفاده قرار گیرد. در زمینه تعادل داده های دنباله RNN، چندین تکنیک مهم پیش پردازش وجود دارد که می توان
چگونه می توان دقت طبقه بندی کننده نزدیکترین همسایگان K را بهبود بخشید؟
برای بهبود دقت طبقهبندیکننده K نزدیکترین همسایه (KNN)، چندین تکنیک را میتوان به کار گرفت. KNN یک الگوریتم طبقه بندی محبوب در یادگیری ماشینی است که کلاس یک نقطه داده را بر اساس کلاس اکثریت k نزدیکترین همسایه آن تعیین می کند. افزایش دقت طبقهبندیکننده KNN شامل بهینهسازی جنبههای مختلف است
هدف از انتخاب ویژگی و مهندسی در یادگیری ماشین چیست؟
انتخاب ویژگی و مهندسی گام های مهمی در روند توسعه مدل های یادگیری ماشینی، به ویژه در زمینه هوش مصنوعی است. این مراحل شامل شناسایی و انتخاب مرتبط ترین ویژگی ها از مجموعه داده داده شده، و همچنین ایجاد ویژگی های جدید است که می تواند قدرت پیش بینی مدل را افزایش دهد. هدف از ویژگی
چرا هنگام کار با تحلیل رگرسیون توجه به ارتباط و معنی دار بودن ویژگی ها مهم است؟
هنگام کار با تحلیل رگرسیون در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مهم است که ارتباط و معنیداری ویژگیهای مورد استفاده را در نظر بگیرید. این مهم است زیرا کیفیت ویژگی ها به طور مستقیم بر دقت و قابلیت تفسیر مدل رگرسیون تأثیر می گذارد. در این پاسخ به بررسی دلایل آن می پردازیم
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, مقدمه رگرسیون, بررسی امتحان
ملاحظات خاص ML هنگام توسعه یک برنامه ML چیست؟
هنگام توسعه یک برنامه یادگیری ماشینی (ML)، چندین ملاحظات خاص ML وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند. این ملاحظات برای اطمینان از اثربخشی، کارایی و قابلیت اطمینان مدل ML بسیار مهم هستند. در این پاسخ، ما برخی از ملاحظات کلیدی خاص ML را که توسعهدهندگان باید در نظر داشته باشند، مورد بحث قرار میدهیم
برخی از وظایفی که scikit-learn ابزارهایی را به جز الگوریتم های یادگیری ماشین ارائه می دهد چیست؟
Scikit-learn، یک کتابخانه محبوب یادگیری ماشینی در پایتون، طیف گسترده ای از ابزارها و عملکردها را فراتر از الگوریتم های یادگیری ماشینی ارائه می دهد. این وظایف اضافی ارائه شده توسط scikit-learn قابلیت های کلی کتابخانه را افزایش داده و آن را به ابزاری جامع برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها تبدیل می کند. در این پاسخ به بررسی برخی از وظایف می پردازیم