เวกเตอร์แนวรับคืออะไร?
เวกเตอร์การสนับสนุนเป็นแนวคิดพื้นฐานในด้านการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยเฉพาะในด้านของเวกเตอร์แมชชีนสนับสนุน (SVM) SVM เป็นคลาสอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนที่ทรงพลังซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานจำแนกประเภทและการถดถอย แนวคิดของเวกเตอร์สนับสนุนเป็นพื้นฐานของวิธีการทำงานของ SVM และความเป็นอยู่
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
ต้นไม้ตัดสินใจคืออะไร?
แผนผังการตัดสินใจเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ทรงพลังและใช้กันอย่างแพร่หลาย ซึ่งออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอย เป็นการแสดงภาพกราฟิกของชุดกฎที่ใช้ในการตัดสินใจโดยพิจารณาจากคุณลักษณะหรือคุณลักษณะของชุดข้อมูลที่กำหนด ต้นไม้การตัดสินใจมีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่มีข้อมูล
อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K เหมาะสำหรับการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ฝึกได้หรือไม่
อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (KNN) เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ฝึกได้ KNN เป็นอัลกอริทึมแบบไม่มีพารามิเตอร์ที่ใช้ได้ทั้งงานการจัดหมวดหมู่และการถดถอย เป็นการเรียนรู้ตามอินสแตนซ์ประเภทหนึ่ง ซึ่งอินสแตนซ์ใหม่จะถูกจัดประเภทตามความคล้ายคลึงกับอินสแตนซ์ที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม เคเอ็นเอ็น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การเขียนโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิง, แอปพลิเคชัน K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
คุณจะประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ผ่านการฝึกอบรมได้อย่างไร
ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ผ่านการฝึกอบรม สามารถใช้เมตริกและเทคนิคต่างๆ ได้ วิธีการประเมินเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานสามารถประเมินประสิทธิผลและความถูกต้องของแบบจำลองของตน โดยให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพและศักยภาพในการปรับปรุง ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจเทคนิคการประเมินต่างๆ ที่ใช้กันทั่วไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPTFK Deep Learning ด้วย Python, TensorFlow และ Keras, บทนำ, การเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python, TensorFlow และ Keras, ทบทวนข้อสอบ
บทบาทของเวกเตอร์สนับสนุนใน Support Vector Machines (SVM) คืออะไร?
Support Vector Machines (SVM) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานจำแนกประเภทและการถดถอย มันขึ้นอยู่กับแนวคิดของการค้นหาไฮเปอร์เพลนที่ดีที่สุดซึ่งแยกจุดข้อมูลออกเป็นคลาสต่างๆ บทบาทของเวกเตอร์สนับสนุนใน SVM มีความสำคัญอย่างยิ่งในการพิจารณาไฮเปอร์เพลนที่เหมาะสมที่สุดนี้ ใน SVM สนับสนุน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์, สนับสนุนปัจจัยพื้นฐานของเครื่องเวกเตอร์, ทบทวนข้อสอบ
อะไรคือความท้าทายหลักของอัลกอริธึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดของ K และจะแก้ไขได้อย่างไร
อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K (KNN) เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับความนิยมและใช้กันอย่างแพร่หลายซึ่งจัดอยู่ในหมวดหมู่ของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน เป็นอัลกอริทึมแบบไม่มีพารามิเตอร์ หมายความว่าไม่ได้ตั้งสมมติฐานใดๆ เกี่ยวกับการกระจายข้อมูลพื้นฐาน KNN ใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่เป็นหลัก แต่ก็สามารถปรับให้เข้ากับการถดถอยได้เช่นกัน
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การเขียนโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิง, การเขียนโปรแกรมอัลกอริทึม K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด, ทบทวนข้อสอบ
จุดประสงค์ของอัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (KNN) ในแมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K (KNN) เป็นอัลกอริทึมพื้นฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นวิธีการแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ที่สามารถใช้ได้กับทั้งงานการจัดหมวดหมู่และการถดถอย จุดประสงค์หลักของอัลกอริทึม KNN คือการทำนายคลาสหรือค่าของจุดข้อมูลที่กำหนดโดยการค้นหา
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การเขียนโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิง, การกำหนดอัลกอริทึม K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด, ทบทวนข้อสอบ
อะไรคือช่วงความแม่นยำในการทำนายโดยทั่วไปที่ทำได้โดยอัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K ในตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง
อัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K (KNN) เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานจำแนกประเภทและการถดถอย เป็นวิธีการแบบไม่ใช้พารามิเตอร์ที่คาดการณ์ตามความคล้ายคลึงกันของจุดข้อมูลอินพุตกับเพื่อนบ้านที่อยู่ใกล้ที่สุดในชุดข้อมูลการฝึกอบรม ความแม่นยำในการทำนายของอัลกอริทึม KNN อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/MLP Machine Learning ด้วย Python, การเขียนโปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิง, แอปพลิเคชัน K เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด, ทบทวนข้อสอบ
ข้อผิดพลาดกำลังสองคำนวณอย่างไรเพื่อกำหนดความถูกต้องของเส้นที่เหมาะสมที่สุด
ข้อผิดพลาดกำลังสองเป็นเมตริกที่ใช้กันทั่วไปเพื่อกำหนดความถูกต้องของเส้นที่เหมาะสมที่สุดในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง มันวัดความแตกต่างระหว่างค่าที่คาดการณ์และค่าจริงในชุดข้อมูล ด้วยการคำนวณค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสอง เราสามารถประเมินได้ว่าเส้นที่เหมาะสมที่สุดแสดงถึงค่าพื้นฐานได้ดีเพียงใด
เราจะดองลักษณนามที่ผ่านการฝึกอบรมใน Python โดยใช้โมดูล 'pickle' ได้อย่างไร
ในการดองลักษณนามที่ผ่านการฝึกอบรมใน Python โดยใช้โมดูล 'pickle' เราสามารถทำตามขั้นตอนง่ายๆ ไม่กี่ขั้นตอน การดองช่วยให้เราทำให้วัตถุเป็นอนุกรมและบันทึกลงในไฟล์ ซึ่งสามารถโหลดและใช้งานในภายหลังได้ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อเราต้องการบันทึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ผ่านการฝึกอบรม เช่น
- 1
- 2