Ce este un vector suport?
Un vector de suport este un concept fundamental în domeniul învățării automate, în special în zona mașinilor cu vector de suport (SVM). SVM-urile sunt o clasă puternică de algoritmi de învățare supravegheată care sunt utilizați pe scară largă pentru sarcini de clasificare și regresie. Conceptul de vector suport formează baza modului în care funcționează și este SVM-urile
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Ce este un arbore de decizie?
Un arbore de decizie este un algoritm de învățare automată puternic și utilizat pe scară largă, care este conceput pentru a rezolva probleme de clasificare și regresie. Este o reprezentare grafică a unui set de reguli utilizate pentru a lua decizii bazate pe caracteristicile sau atributele unui set de date dat. Arborele de decizie sunt deosebit de utile în situațiile în care datele
Este algoritmul K vecinilor cei mai apropiați potrivit pentru construirea modelelor de învățare automată care pot fi antrenate?
Algoritmul K vecini cei mai apropiati (KNN) este într-adevăr potrivit pentru construirea modelelor de învățare automată care pot fi antrenate. KNN este un algoritm non-parametric care poate fi folosit atât pentru sarcini de clasificare, cât și pentru regresie. Este un tip de învățare bazată pe instanțe, în care noile instanțe sunt clasificate pe baza asemănării lor cu instanțe existente în datele de instruire. KNN
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python, Programarea învățării automate, K cea mai apropiată aplicație vecină
Cum puteți evalua performanța unui model de deep learning instruit?
Pentru a evalua performanța unui model antrenat de învățare profundă, pot fi utilizate mai multe metrici și tehnici. Aceste metode de evaluare permit cercetătorilor și practicienilor să evalueze eficacitatea și acuratețea modelelor lor, oferind perspective valoroase asupra performanței lor și a potențialelor domenii de îmbunătățire. În acest răspuns, vom explora diverse tehnici de evaluare utilizate în mod obișnuit
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLPTFK Deep Learning cu Python, TensorFlow și Keras, Introducere, Învățare profundă cu Python, TensorFlow și Keras, Revizuirea examenului
Care este rolul vectorilor de suport în SVM (Support Vector Machines)?
Support Vector Machines (SVM) este un algoritm popular de învățare automată care este utilizat pe scară largă pentru sarcini de clasificare și regresie. Se bazează pe conceptul de găsire a unui hiperplan optim care separă punctele de date în diferite clase. Rolul vectorilor suport în SVM este crucial în determinarea acestui hiperplan optim. În SVM, suport
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python, Suportă mașină vectorială, Suportă elementele fundamentale ale mașinilor vectoriale, Revizuirea examenului
Care este principala provocare a algoritmului K vecini cei mai apropiați și cum poate fi abordată?
Algoritmul KNN cei mai apropiati vecini este un algoritm de învățare automată popular și utilizat pe scară largă, care se încadrează în categoria învățării supravegheate. Este un algoritm non-parametric, ceea ce înseamnă că nu face ipoteze cu privire la distribuția datelor de bază. KNN este folosit în principal pentru sarcini de clasificare, dar poate fi adaptat și pentru regresie
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python, Programarea învățării automate, Programarea propriului algoritm al celor mai apropiați vecini, Revizuirea examenului
Care este scopul algoritmului KNN cei mai apropiati vecini în învățarea automată?
Algoritmul K vecini cei mai apropiati (KNN) este un algoritm fundamental și utilizat pe scară largă în domeniul învățării automate. Este o metodă neparametrică care poate fi utilizată atât pentru sarcini de clasificare, cât și pentru regresie. Scopul principal al algoritmului KNN este de a prezice clasa sau valoarea unui anumit punct de date prin găsire
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python, Programarea învățării automate, Definirea algoritmului K pentru vecinii cei mai apropiați, Revizuirea examenului
Care este intervalul tipic de precizie de predicție atinsă de algoritmul K vecini cei mai apropiați în exemplele din lumea reală?
Algoritmul K vecini cei mai apropiati (KNN) este o tehnică de învățare automată utilizată pe scară largă pentru sarcini de clasificare și regresie. Este o metodă neparametrică care face predicții bazate pe asemănarea punctelor de date de intrare cu vecinii lor cei mai apropiați k din setul de date de antrenament. Precizia de predicție a algoritmului KNN poate varia în funcție de diferiți factori
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python, Programarea învățării automate, K cea mai apropiată aplicație vecină, Revizuirea examenului
Cum se calculează eroarea pătrată pentru a determina acuratețea unei linii de cea mai bună potrivire?
Eroarea pătrată este o măsură folosită în mod obișnuit pentru a determina acuratețea unei linii de cea mai bună potrivire în domeniul învățării automate. Cuantifică diferența dintre valorile prezise și valorile reale dintr-un set de date. Prin calcularea erorii pătrate, putem evalua cât de bine linia de cea mai bună potrivire reprezintă elementul de bază
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python, Programarea învățării automate, Programarea R la pătrat, Revizuirea examenului
Cum putem alege un clasificator antrenat în Python folosind modulul „pickle”?
Pentru a decapa un clasificator antrenat în Python folosind modulul „pickle”, putem urma câțiva pași simpli. Pickling ne permite să serializeze un obiect și să-l salvăm într-un fișier, care poate fi apoi încărcat și utilizat ulterior. Acest lucru este util în special atunci când dorim să salvăm un model de învățare automată antrenat, cum ar fi
- 1
- 2