خوشه بندی چیست و چه تفاوتی با تکنیک های یادگیری تحت نظارت دارد؟
خوشه بندی یک تکنیک اساسی در زمینه یادگیری ماشینی است که شامل گروه بندی نقاط داده مشابه بر اساس ویژگی ها و الگوهای ذاتی آنها است. این یک تکنیک یادگیری بدون نظارت است، به این معنی که برای آموزش به داده های برچسب دار نیاز ندارد. در عوض، الگوریتمهای خوشهبندی ساختار و روابط درون دادهها را برای شناسایی طبیعی تجزیه و تحلیل میکنند
هدف از استفاده از کرنل ها در ماشین های بردار پشتیبان (SVM) چیست؟
ماشینهای بردار پشتیبانی (SVM) یک کلاس محبوب و قدرتمند از الگوریتمهای یادگیری ماشینی تحت نظارت هستند که برای طبقهبندی و وظایف رگرسیون استفاده میشوند. یکی از دلایل کلیدی موفقیت آنها در توانایی آنها در مدیریت موثر روابط پیچیده و غیرخطی بین ویژگی های ورودی و برچسب های خروجی نهفته است. این از طریق استفاده از هسته ها در SVM ها به دست می آید،
رابطه بین عملیات محصول داخلی و استفاده از هسته در SVM چیست؟
در زمینه یادگیری ماشین، بهویژه در زمینه ماشینهای بردار پشتیبان (SVM)، استفاده از هستهها نقش مهمی در افزایش عملکرد و انعطافپذیری مدل دارد. برای درک رابطه بین عملیات محصول داخلی و استفاده از هسته در SVM، ابتدا باید مفاهیم را درک کرد.
هدف از مرتب سازی فواصل و انتخاب فاصله های K بالا در الگوریتم K نزدیکترین همسایه ها چیست؟
هدف از مرتبسازی فواصل و انتخاب فاصله K بالا در الگوریتم K نزدیکترین همسایه (KNN) شناسایی K نزدیکترین نقطه داده به یک نقطه پرسوجو است. این فرآیند برای پیشبینی یا طبقهبندی در وظایف یادگیری ماشین، بهویژه در زمینه یادگیری تحت نظارت، ضروری است. در KNN
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, برنامه نویسی یادگیری ماشین, برنامه نویسی K الگوریتم نزدیکترین همسایگان خود, بررسی امتحان
چالش اصلی الگوریتم K نزدیکترین همسایه چیست و چگونه می توان به آن پرداخت؟
الگوریتم K نزدیکترین همسایگان (KNN) یک الگوریتم یادگیری ماشینی محبوب و پرکاربرد است که در دسته یادگیری نظارت شده قرار میگیرد. این یک الگوریتم ناپارامتریک است، به این معنی که هیچ فرضی در مورد توزیع داده های اساسی ایجاد نمی کند. KNN در درجه اول برای کارهای طبقه بندی استفاده می شود، اما می توان آن را برای رگرسیون نیز تطبیق داد
هدف از تعریف مجموعه داده متشکل از دو کلاس و ویژگی های مربوط به آنها چیست؟
تعریف یک مجموعه داده متشکل از دو کلاس و ویژگیهای متناظر آنها یک هدف حیاتی در زمینه یادگیری ماشین، بهویژه هنگام پیادهسازی الگوریتمهایی مانند الگوریتم K نزدیکترین همسایه (KNN) انجام میدهد. این هدف را می توان با بررسی مفاهیم و اصول اساسی زیربنای یادگیری ماشین درک کرد. الگوریتم های یادگیری ماشین برای یادگیری طراحی شده اند
چرا انتخاب الگوریتم و پارامترهای مناسب در آموزش و تست رگرسیون مهم است؟
انتخاب الگوریتم و پارامترهای مناسب در آموزش و تست رگرسیون در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخوردار است. رگرسیون یک تکنیک یادگیری تحت نظارت است که برای مدل سازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می شود. به طور گسترده ای برای کارهای پیش بینی و پیش بینی استفاده می شود. این
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری ماشین EITC/AI/MLP با پایتون, رگرسیون, آموزش و تست رگرسیون, بررسی امتحان
ویژگی ها و برچسب های رگرسیون در زمینه یادگیری ماشین با پایتون چیست؟
در زمینه یادگیری ماشین با پایتون، ویژگیهای رگرسیون و برچسبها نقش مهمی در ساخت مدلهای پیشبینی دارند. رگرسیون یک تکنیک یادگیری تحت نظارت است که هدف آن پیشبینی یک متغیر نتیجه پیوسته بر اساس یک یا چند متغیر ورودی است. ویژگی ها که به عنوان پیش بینی کننده یا متغیر مستقل نیز شناخته می شوند، متغیرهای ورودی هستند که برای آن استفاده می شود
هدف از مرحله تئوری در پوشش الگوریتم یادگیری ماشین چیست؟
هدف از مرحله تئوری در پوشش الگوریتم یادگیری ماشین، ارائه یک پایه محکم برای درک مفاهیم و اصول اساسی یادگیری ماشین است. این مرحله در حصول اطمینان از اینکه پزشکان درک جامعی از نظریه پشت الگوریتم هایی که استفاده می کنند دارند، نقش مهمی ایفا می کند. با کندوکاو در
مدل مورد استفاده در برنامه چگونه آموزش داده شد و از چه ابزارهایی در فرآیند آموزش استفاده شد؟
مدل مورد استفاده در برنامه کاربردی برای کمک به کارکنان پزشکان بدون مرز برای تجویز آنتی بیوتیک برای عفونت ها با استفاده از ترکیبی از تکنیک های یادگیری تحت نظارت و یادگیری عمیق آموزش داده شد. یادگیری نظارت شده شامل آموزش مدلی با استفاده از داده های برچسب گذاری شده است که در آن داده های ورودی و خروجی صحیح مربوطه ارائه می شود. از سوی دیگر، یادگیری عمیق اشاره دارد