2025 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-22 17:27
Մեքենայի ուսուցում տվյալների վերլուծության մեթոդ է, որն ավտոմատացնում է վերլուծական մոդելի կառուցումը: Այն արհեստական ինտելեկտի մի ճյուղ է, որը հիմնված է այն գաղափարի վրա, որ համակարգերը կարող են սովորել տվյալներից, բացահայտել օրինաչափությունները և որոշումներ կայացնել նվազագույն մարդկային միջամտությամբ:
Նմանապես, տվյալների վերլուծությունը և մեքենայական ուսուցումը նույնն են:
Մեքենայի ուսուցում շուրջ հասկացությունների շարունակությունն է կանխատեսող վերլուծություն , մեկ հիմնական տարբերությամբ. AI համակարգը կարող է ինքնուրույն ենթադրություններ անել, փորձարկել և սովորել: AI մեքենայական ուսուցում ենթադրություններ է անում, վերագնահատում մոդելը և վերագնահատում տվյալները , ամեն ինչ առանց մարդու միջամտության։
արդյո՞ք տվյալների վերլուծաբանն օգտագործում է մեքենայական ուսուցում: Տվյալների վերլուծաբաններ մաղել տվյալները և ձգտել բացահայտել միտումները: Նրանք կարող են անել ա–ի աշխատանքը տվյալների վերլուծաբան , բայց նաև գործնական են մեքենայական ուսուցում , հմուտ է առաջադեմ ծրագրավորման մեջ և կարող է նոր գործընթացներ ստեղծել տվյալները մոդելավորում. Նրանք կարող են աշխատել ալգորիթմների, կանխատեսող մոդելների և այլնի հետ:
Ինչ վերաբերում է դրան, ի՞նչ է օգտագործվում մեքենայական ուսուցման համար:
Մեքենայի ուսուցում Արհեստական ինտելեկտի (AI) կիրառություն է, որը համակարգերին հնարավորություն է տալիս ավտոմատ կերպով սովորել և կատարելագործվել փորձից՝ առանց հստակ ծրագրավորվելու: Մեքենայի ուսուցում կենտրոնանում է համակարգչային ծրագրերի մշակման վրա, որոնք կարող են մուտք գործել տվյալներ և օգտագործել դրանք ինքնուրույն սովորելու համար:
Որո՞նք են մեքենայական ուսուցման գործիքները:
Տվյալների վերլուծություն և վիզուալիզացիա գործիքներ . Պանդաներ՝ Python տվյալների վերլուծության գրադարան, որը բարելավում է վերլուծությունը և մոդելավորումը: matplotlib: Python մեքենայական ուսուցում գրադարան որակյալ պատկերացումների համար: Jupyter նոթատետր. համատեղ աշխատանքի կարողություններ. Աղյուսակ. տվյալների որոնման հզոր հնարավորություններ և ինտերակտիվ վիզուալիզացիա:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ո՞ր լեզուն է մեքենայական ուսուցման լավագույն լեզուն:
Մեքենայական ուսուցումը համակարգչային գիտության աճող ոլորտ է և ծրագրավորման մի քանի լեզուներ աջակցում են ML շրջանակներին և գրադարաններին: Ծրագրավորման բոլոր լեզուների թվում Python-ն ամենահայտնի ընտրությունն է, որին հաջորդում են C++, Java, JavaScript և C#:
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 պետք է սովորեմ մեքենայական ուսուցման համար:
Ավելի լավ կլինի, եթե նախքան մեքենայական ուսուցում սովորելը, մանրամասն իմանաք հետևյալ թեմայի մասին։ Հավանականությունների տեսություն. Գծային հանրահաշիվ. Գրաֆիկի տեսություն. Օպտիմալացման տեսություն. Բայեսյան մեթոդներ. Հաշվարկ. Բազմփոփոխական հաշվարկ. Եվ ծրագրավորման լեզուներ և տվյալների բազաներ, ինչպիսիք են
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 շրջանակը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Ինչ է մեքենայական ուսուցման շրջանակը: Մեքենայական ուսուցման շրջանակը ինտերֆեյս, գրադարան կամ գործիք է, որը թույլ է տալիս ծրագրավորողներին ավելի հեշտությամբ և արագ կառուցել մեքենայական ուսուցման մոդելներ՝ առանց հիմքում ընկած ալգորիթմների խորամանկության մեջ մտնելու: