Video: Ինչպե՞ս է մեքենայական ուսուցումն աշխատում խաբեբաների վրա:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Խորը ուսուցում Համար Կեղծիքներ
Մեքենայի ուսուցում AI-ի կիրառումն է, որը կարող է ավտոմատ կերպով սովորել և կատարելագործվել փորձից՝ առանց հստակ ծրագրավորված լինելու անել այսպես. Մեջ մեքենայական ուսուցում , ալգորիթմներն օգտագործում են մի շարք վերջավոր քայլեր՝ խնդիրը լուծելու համար սովորելը տվյալներից
Բացի այդ, ինչպե՞ս է մեքենայական ուսուցումը պարզ աշխատում:
Մեքենայի ուսուցումն աշխատում է գտնելով ֆունկցիա կամ հարաբերություն՝ X մուտքից մինչև Y ելք: Բարձր մակարդակի և ամենատարածված սահմանումը հետևյալն է. մեքենայական ուսուցում համակարգիչների համար սովորելու և գործելու ունակությունն է՝ առանց հստակ ծրագրավորված լինելու:
Նաև գիտեք, թե ինչն է հնարավոր դարձնում մեքենայական ուսուցումը: Մեքենայի ուսուցում տվյալների վերլուծության մեթոդ է, որն ավտոմատացնում է վերլուծական մոդելի կառուցումը: Սա արհեստական ինտելեկտի ճյուղ է, որը հիմնված է այն գաղափարի վրա, որ համակարգերը կարող են սովորել տվյալներից, բացահայտել օրինաչափությունները և դարձնել որոշումներ նվազագույն մարդկային միջամտությամբ:
Բացի այդ, ինչպե՞ս եք օգտագործում մեքենայական ուսուցումը:
- Քայլ 1. Կարգավորել մտածելակերպը: Հավատացեք, որ դուք կարող եք զբաղվել և կիրառել մեքենայական ուսուցում:
- Քայլ 2. Ընտրեք գործընթաց: Օգտագործեք համակարգային գործընթաց՝ խնդիրների լուծման համար:
- Քայլ 3. Ընտրեք գործիք: Ընտրեք գործիք ձեր մակարդակի համար և քարտեզագրեք այն ձեր գործընթացի վրա:
- Քայլ 4. Պրակտիկա տվյալների հավաքածուների վրա:
- Քայլ 5. Կառուցեք պորտֆոլիո:
Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը բացատրել օրինակով:
Իրականում, մեքենայական ուսուցում այն համակարգերի վրա տվյալների որոնման խնդիր դնելն է՝ օրինաչափություններ փնտրելու և համապատասխանաբար գործողությունները կարգավորելու համար: Համար օրինակ , Recorded Future-ը մարզումն է մեքենաներ ճանաչել այնպիսի տեղեկությունները, ինչպիսիք են հղումները կիբերհարձակումների, խոցելիության կամ տվյալների խախտումների մասին:
Խորհուրդ ենք տալիս:
MuleSoft-ի ուսուցումն անվճար է:
Մենք առաջարկում ենք անվճար, ինքնուրույն ուսուցման տարբերակներ որոշ առարկաների համար: Խնդրում ենք տեսնել ամբողջական ցանկը այստեղ: Եթե որևէ հարց ունեք մեր անվճար, ինքնուրույն ուսուցման դասընթացների վերաբերյալ, խնդրում ենք տեսնել MuleSoft-ը
Ինչպե՞ս է աշխատում թխուկների վրա հիմնված նույնականացումը:
Թխուկների վրա հիմնված նույնականացում Սա նշանակում է, որ նույնականացման գրառումը կամ նիստը պետք է պահպանվի ինչպես սերվերի, այնպես էլ հաճախորդի կողմից: Սերվերը պետք է հետևի տվյալների բազայի ակտիվ նիստերին, մինչդեռ առջևի մասում ստեղծվում է թխուկ, որը պահում է նիստի նույնացուցիչը, հետևաբար, անունը՝ թխուկների վրա հիմնված վավերացում:
Ինչպե՞ս է Amazon-ն օգտագործում մեքենայական ուսուցումը:
Մեքենայի ուսուցման շարժիչ նորարարություն Amazon-ում: Հավաքելով և վերլուծելով մեքենայական ուսուցման միջոցով ապրանքների գնումների տվյալները՝ Amazon-ը կարող է ավելի ճշգրիտ կանխատեսել պահանջարկը: Այն նաև օգտագործում է մեքենայական ուսուցում՝ գնումների օրինաչափությունները վերլուծելու և խարդախ գնումները հայտնաբերելու համար: Paypal-ն օգտագործում է նույն մոտեցումը, որի արդյունքում ա
Արիմա մոդելի մեքենայական ուսուցումն է:
Դասական մեթոդները, ինչպիսիք են ETS-ը և ARIMA-ն, գերազանցում են մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման մեթոդները միակողմանի տվյալների հավաքածուների վրա մեկ քայլ կանխատեսման համար: Դասական մեթոդները, ինչպիսիք են Theta-ն և ARIMA-ն, գերազանցում են մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման մեթոդները միակողմանի տվյալների հավաքածուների վրա բազմաքայլ կանխատեսման համար:
Ինչպե՞ս եք մեքենայական ուսուցման մոդելը տեղակայում արտադրության մեջ:
Տեղադրեք ձեր առաջին ML մոդելը արտադրության մեջ՝ պարզ տեխնոլոգիական փաթեթով, տեղական համակարգում մեքենայական ուսուցման մոդելի ուսուցում: Եզրակացության տրամաբանությունը փաթաթելով կոլբայի հավելվածի մեջ: Դոկերի օգտագործումը կոլբայի հավելվածը կոնտեյներացնելու համար: Docker կոնտեյների հյուրընկալում AWS ec2 օրինակի վրա և սպառում վեբ ծառայությունը