الگوریتم تقویت گرادیان چیست؟
مدلهای آموزشی در زمینه هوش مصنوعی، بهویژه در زمینه Google Cloud Machine Learning، شامل استفاده از الگوریتمهای مختلف برای بهینهسازی فرآیند یادگیری و بهبود دقت پیشبینیها است. یکی از این الگوریتم ها، الگوریتم تقویت گرادیان است. Gradient Boosting یک روش یادگیری گروهی قدرتمند است که چندین یادگیرنده ضعیف مانند
مقیاس پذیری الگوریتم های یادگیری آموزشی چیست؟
مقیاسپذیری الگوریتمهای یادگیری آموزشی یک جنبه حیاتی در زمینه هوش مصنوعی است. این به توانایی یک سیستم یادگیری ماشینی برای مدیریت کارآمد مقادیر زیادی از داده ها و افزایش عملکرد آن با افزایش اندازه مجموعه داده اشاره دارد. این امر به ویژه هنگام برخورد با مدلهای پیچیده و مجموعه دادههای عظیم مهم است
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
ایجاد الگوریتم هایی که بر اساس داده ها یاد می گیرند، پیش بینی می کنند و تصمیم می گیرند به چه معناست؟
ایجاد الگوریتمهایی که بر اساس دادهها یاد میگیرند، نتایج را پیشبینی میکنند و تصمیمگیری میکنند، هسته اصلی یادگیری ماشینی در زمینه هوش مصنوعی است. این فرآیند شامل آموزش مدلهایی است که از دادهها استفاده میکنند و به آنها اجازه میدهد الگوها را تعمیم دهند و پیشبینیها یا تصمیمگیریهای دقیقی روی دادههای جدید و نادیده بگیرند. در زمینه Google Cloud Machine
الگوریتم تابع ضرر چیست؟
الگوریتم تابع ضرر یک جزء حیاتی در زمینه یادگیری ماشین است، به ویژه در زمینه تخمین مدلها با استفاده از برآوردگرهای ساده و ساده. در این حوزه، الگوریتم تابع ضرر به عنوان ابزاری برای اندازه گیری اختلاف بین مقادیر پیش بینی شده یک مدل و مقادیر واقعی مشاهده شده در مدل عمل می کند.
الگوریتم برآوردگر چیست؟
الگوریتم برآوردگر یک جزء اساسی در زمینه یادگیری ماشین است. با تخمین روابط بین ویژگیهای ورودی و برچسبهای خروجی، نقش مهمی در فرآیندهای آموزش و پیشبینی بازی میکند. در زمینه Google Cloud Machine Learning، برآوردگرها برای ساده سازی توسعه مدل های یادگیری ماشین با ارائه
برآوردگرها چیست؟
برآوردگرها نقش مهمی در زمینه یادگیری ماشین ایفا می کنند زیرا آنها مسئول تخمین پارامترها یا توابع ناشناخته بر اساس داده های مشاهده شده هستند. در زمینه Google Cloud Machine Learning، برآوردگرها برای آموزش مدلها و پیشبینی استفاده میشوند. در این پاسخ به بررسی مفهوم برآوردگرها می پردازیم و آنها را توضیح می دهیم
مدل های بزرگ زبانی چیست؟
مدلهای زبانی بزرگ پیشرفت قابل توجهی در زمینه هوش مصنوعی (AI) هستند و در کاربردهای مختلف از جمله پردازش زبان طبیعی (NLP) و ترجمه ماشینی برجسته شدهاند. این مدلها برای درک و تولید متنهای انسانمانند با استفاده از حجم وسیعی از دادههای آموزشی و تکنیکهای پیشرفته یادگیری ماشین طراحی شدهاند. در این پاسخ ما
شبکه های عصبی و شبکه های عصبی عمیق چیست؟
شبکه های عصبی و شبکه های عصبی عمیق مفاهیم اساسی در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند. آنها مدل های قدرتمندی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند و قادر به یادگیری و پیش بینی از داده های پیچیده هستند. شبکه عصبی یک مدل محاسباتی متشکل از نورون های مصنوعی به هم پیوسته است که همچنین شناخته شده است
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
- 1
- 2