آیا این گزاره درست است یا نادرست "برای یک شبکه عصبی طبقه بندی، نتیجه باید یک توزیع احتمال بین کلاس ها باشد."
در حوزه هوش مصنوعی، بهویژه در زمینه یادگیری عمیق، شبکههای عصبی طبقهبندی ابزارهای اساسی برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و غیره هستند. هنگام بحث در مورد خروجی یک شبکه عصبی طبقه بندی، درک مفهوم توزیع احتمال بین کلاس ها بسیار مهم است. این بیانیه که
یک کدگذاری داغ چیست؟
یک کدگذاری داغ تکنیکی است که اغلب در زمینه یادگیری عمیق، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین و شبکه های عصبی استفاده می شود. در TensorFlow، یک کتابخانه محبوب یادگیری عمیق، یک کدگذاری داغ روشی است که برای نمایش دادههای طبقهبندی در قالبی استفاده میشود که میتواند به راحتی توسط الگوریتمهای یادگیری ماشین پردازش شود. که در
بردار پشتیبان چیست؟
بردار پشتیبان یک مفهوم اساسی در زمینه یادگیری ماشینی است، بهویژه در حوزه ماشینهای بردار پشتیبان (SVM). SVM ها یک کلاس قدرتمند از الگوریتم های یادگیری نظارت شده هستند که به طور گسترده برای کارهای طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شوند. مفهوم بردار پشتیبان اساس نحوه کار و عملکرد SVMها را تشکیل می دهد
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
درخت تصمیم چیست؟
درخت تصمیم یک الگوریتم یادگیری ماشین قدرتمند و پرکاربرد است که برای حل مسائل طبقه بندی و رگرسیون طراحی شده است. این یک نمایش گرافیکی از مجموعه ای از قوانین است که برای تصمیم گیری بر اساس ویژگی ها یا ویژگی های یک مجموعه داده معین استفاده می شود. درخت های تصمیم به ویژه در موقعیت هایی که داده ها مفید هستند
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
طبقه بندی آدرس های IP چیست؟
طبقه بندی آدرس های IP، در زمینه شبکه های کامپیوتری و پروتکل های اینترنتی، به دسته بندی و سازماندهی آدرس های IP اشاره دارد. IP یا پروتکل اینترنت، یک پروتکل اساسی است که ارتباط بین دستگاه ها را از طریق اینترنت امکان پذیر می کند. آدرس های IP نقش مهمی در شناسایی و مکان یابی دستگاه ها در شبکه ایفا می کنند. درک کردن
چگونه می توان الگوریتم های یادگیری را بر اساس داده های نامرئی ایجاد کرد؟
فرآیند ایجاد الگوریتم های یادگیری بر اساس داده های نامرئی شامل چندین مرحله و ملاحظات است. به منظور توسعه یک الگوریتم برای این منظور، درک ماهیت داده های نامرئی و چگونگی استفاده از آن در وظایف یادگیری ماشین ضروری است. بیایید رویکرد الگوریتمی ایجاد الگوریتم های یادگیری را بر اساس توضیح دهیم
یک الگوریتم کلی برای استخراج ویژگی (فرایند تبدیل داده های خام به مجموعه ای از ویژگی های مهم که می تواند توسط مدل های پیش بینی استفاده شود) در وظایف طبقه بندی چیست؟
استخراج ویژگی یک گام مهم در زمینه یادگیری ماشین است، زیرا شامل تبدیل داده های خام به مجموعه ای از ویژگی های مهم است که می تواند توسط مدل های پیش بینی استفاده شود. در این زمینه، طبقه بندی یک کار خاص است که هدف آن طبقه بندی داده ها به کلاس ها یا دسته های از پیش تعریف شده است. یکی از الگوریتم های متداول برای ویژگی
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
ماشین بردار پشتیبان (SVM) چیست؟
در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، ماشین بردار پشتیبان (SVM) یک الگوریتم محبوب برای کارهای طبقه بندی است. هنگام استفاده از SVM برای طبقه بندی، یکی از مراحل کلیدی یافتن هایپرپلنی است که نقاط داده را به بهترین نحو به کلاس های مختلف جدا می کند. پس از یافتن ابر صفحه، طبقه بندی یک نقطه داده جدید
آیا الگوریتم K نزدیکترین همسایه ها برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی قابل آموزش مناسب است؟
الگوریتم K نزدیکترین همسایگان (KNN) در واقع برای ساخت مدلهای یادگیری ماشینی قابل آموزش مناسب است. KNN یک الگوریتم ناپارامتریک است که می تواند برای کارهای طبقه بندی و رگرسیون استفاده شود. این یک نوع یادگیری مبتنی بر نمونه است که در آن نمونه های جدید بر اساس شباهت آنها به نمونه های موجود در داده های آموزشی طبقه بندی می شوند. KNN
چگونه می توانید عملکرد یک مدل یادگیری عمیق آموزش دیده را ارزیابی کنید؟
برای ارزیابی عملکرد یک مدل یادگیری عمیق آموزش دیده، چندین معیار و تکنیک را می توان به کار گرفت. این روشهای ارزیابی به محققان و متخصصان این امکان را میدهد تا اثربخشی و دقت مدلهای خود را ارزیابی کنند و بینشهای ارزشمندی در مورد عملکرد و زمینههای بالقوه برای بهبود ارائه کنند. در این پاسخ، تکنیکهای مختلف ارزیابی را که معمولاً مورد استفاده قرار میگیرند، بررسی خواهیم کرد