Ի՞նչ է շրջանակը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Ի՞նչ է շրջանակը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Բովանդակություն:

Anonim

Ինչ է Մեքենայի ուսուցման շրջանակ . Ա Մեքենայի ուսուցման շրջանակ ինտերֆեյս, գրադարան կամ գործիք է, որը թույլ է տալիս ծրագրավորողներին ավելի հեշտ և արագ կառուցել մեքենայական ուսուցում մոդելներ՝ առանց հիմքում ընկած ալգորիթմների խորամանկության մեջ մտնելու:

Նաև գիտեք, թե որ շրջանակն է լավագույնը մեքենայական ուսուցման համար:

Ես ուզում եմ այստեղ քննարկել մեքենայական ուսուցման գերժամանակակից շրջանակները:

  • TensorFlow. Ներկայումս TensorFlow-ն առաջատարն է Machine Learning շրջանակների ցանկում:
  • Սրճարան.
  • Microsoft Cognitive Toolkit.
  • Ջահը.
  • MXNet.
  • Շղթայակիր.
  • Կերաս.

Հետագայում հարցն այն է, թե ինչ է խորը ուսուցման շրջանակը: Ա խորը ուսուցման շրջանակ ինտերֆեյս, գրադարան կամ գործիք է, որը մեզ թույլ է տալիս կառուցել խորը ուսուցում մոդելներ ավելի հեշտ և արագ՝ առանց հիմքում ընկած ալգորիթմների մանրամասների մեջ մտնելու: Նրանք ապահովում են մոդելների սահմանման հստակ և հակիրճ ձև՝ օգտագործելով նախապես կառուցված և օպտիմիզացված բաղադրիչների հավաքածու:

Այս կերպ ի՞նչ է նեյրոնային ցանցի շրջանակը:

Torch-ը գիտական հաշվարկ է շրջանակը որն առաջարկում է լայն աջակցություն մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների համար: PyTorch-ը հիմնականում Torch խորը ուսուցման նավահանգիստ է շրջանակը օգտագործվում է խորը կառուցելու համար նեյրոնային ցանցեր և կատարել տենզորի հաշվարկներ, որոնք բարձր են բարդության առումով:

Արդյո՞ք TensorFlow-ը շրջանակ է:

TensorFlow Google-ի բաց կոդով AI-ն է շրջանակը մեքենայական ուսուցման և բարձր արդյունավետության թվային հաշվարկների համար: TensorFlow Python գրադարան է, որը կանչում է C++՝ տվյալների հոսքի գրաֆիկները կառուցելու և գործարկելու համար: Այն աջակցում է բազմաթիվ դասակարգման և ռեգրեսիայի ալգորիթմների, և, ընդհանուր առմամբ, խորը ուսուցման և նեյրոնային ցանցերի:

Խորհուրդ ենք տալիս:

Ի՞նչ է ընդհանրացման սխալը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Ի՞նչ է ընդհանրացման սխալը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Մեքենայի ուսուցման և վիճակագրական ուսուցման տեսության վերահսկվող ուսուցման կիրառություններում ընդհանրացման սխալը (նաև հայտնի է որպես նմուշից դուրս սխալ) չափում է, թե որքան ճշգրիտ է ալգորիթմը կարող կանխատեսել արդյունքի արժեքները նախկինում չտեսնված տվյալների համար:

Ի՞նչ է մոդելային դրեյֆը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Ի՞նչ է մոդելային դրեյֆը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Վիքիպեդիայից՝ ազատ հանրագիտարանից։ Կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման մեջ հայեցակարգի շեղումը նշանակում է, որ թիրախ փոփոխականի վիճակագրական հատկությունները, որոնք մոդելը փորձում է կանխատեսել, ժամանակի ընթացքում փոխվում են անկանխատեսելի ձևերով: Սա խնդիրներ է առաջացնում, քանի որ ժամանակի ընթացքում կանխատեսումները դառնում են ավելի քիչ ճշգրիտ

Ի՞նչ է ռեգրեսիայի խնդիրը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Ի՞նչ է ռեգրեսիայի խնդիրը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Ռեգրեսիայի խնդիրն այն է, երբ ելքային փոփոխականը իրական կամ շարունակական արժեք է, օրինակ՝ «աշխատավարձ» կամ «քաշ»: Շատ տարբեր մոդելներ կարող են օգտագործվել, ամենապարզը գծային ռեգրեսիան է: Այն փորձում է տվյալներ տեղավորել լավագույն հիպերպլանի հետ, որն անցնում է կետերով

Ի՞նչ է մոդելի տեղակայումը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Ի՞նչ է մոդելի տեղակայումը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Ի՞նչ է մոդելի տեղակայումը: Տեղակայումը մեթոդ է, որով դուք ինտեգրում եք մեքենայական ուսուցման մոդելը գոյություն ունեցող արտադրական միջավայրում՝ տվյալների հիման վրա գործնական բիզնես որոշումներ կայացնելու համար:

Ի՞նչ է տեղակայումը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Ի՞նչ է տեղակայումը մեքենայական ուսուցման մեջ:

Տեղակայումը այն մեթոդն է, որով դուք ինտեգրում եք մեքենայական ուսուցման մոդելը գոյություն ունեցող արտադրական միջավայրում՝ տվյալների վրա հիմնված գործնական բիզնես որոշումներ կայացնելու համար: