Orodha ya maudhui:
Video: Mfumo katika kujifunza mashine ni nini?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Nini Mfumo wa Kujifunza wa Mashine . A Mfumo wa Kujifunza wa Mashine ni kiolesura, maktaba au zana ambayo inaruhusu wasanidi programu kujenga kwa urahisi na haraka zaidi kujifunza mashine mifano, bila kuingia ndani ya nitty-gritty ya algorithms ya msingi.
Jua pia, ni mfumo gani ulio bora kwa ujifunzaji wa mashine?
Ninataka kujadili hapa mifumo ya kujifunza ya mashine inayovuma
- TensorFlow. Kwa sasa, TensorFlow ndiyo inayoongoza katika orodha ya mifumo ya Kujifunza Mashine.
- Kahawa.
- Zana ya Utambuzi ya Microsoft.
- Mwenge.
- MXNet.
- Chainer.
- Keras.
Baadaye, swali ni, ni mfumo gani katika kujifunza kwa kina? A mfumo wa kujifunza kwa kina ni kiolesura, maktaba au zana ambayo inaruhusu sisi kujenga kujifunza kwa kina mifano kwa urahisi zaidi na kwa haraka, bila kuingia katika maelezo ya algorithms ya msingi. Wanatoa njia wazi na fupi ya kufafanua mifano kwa kutumia mkusanyiko wa vipengee vilivyoundwa awali na vilivyoboreshwa.
Kwa njia hii, mfumo wa mtandao wa neural ni nini?
Mwenge ni kompyuta ya kisayansi mfumo ambayo hutoa usaidizi mpana kwa algoriti za kujifunza kwa mashine. PyTorch kimsingi ni bandari ya kujifunza kwa kina Mwenge mfumo kutumika kwa ajili ya ujenzi wa kina mitandao ya neva na kutekeleza hesabu za tensor ambazo ni za juu katika suala la ugumu.
Je, TensorFlow ni mfumo?
TensorFlow ni chanzo huria cha Google AI mfumo kwa ajili ya kujifunza kwa mashine na hesabu ya utendaji wa juu. TensorFlow ni maktaba ya Python ambayo inaomba C++ kuunda na kutekeleza grafu za mtiririko wa data. Inaauni algorithms nyingi za uainishaji na rejista, na kwa ujumla zaidi, kujifunza kwa kina na mitandao ya neva.
Ilipendekeza:
Kwa nini Unapaswa Kujifunza kujifunza kwa mashine?
Inamaanisha kuwa unaweza kuchanganua data nyingi, kutoa thamani na kukusanya maarifa kutoka kwayo, na baadaye kutumia maelezo hayo kutoa mafunzo kwa modeli ya kujifunza kwa mashine ili kutabiri matokeo. Katika mashirika mengi, mhandisi wa kujifunza mashine mara nyingi hushirikiana na mwanasayansi wa data kwa ulandanishi bora wa bidhaa za kazi
Ninapaswa kujifunza nini kwa kujifunza kwa mashine?
Itakuwa bora ikiwa utajifunza zaidi kuhusu mada ifuatayo kwa undani kabla ya kuanza kujifunza kujifunza kwa mashine. Nadharia ya Uwezekano. Algebra ya mstari. Nadharia ya Grafu. Nadharia ya Uboreshaji. Mbinu za Bayesian. Calculus. Calculus ya Multivariate. Na lugha za programu na hifadhidata kama:
Kujifunza kwa mashine ni nini katika akili ya bandia?
Kujifunza kwa mashine (ML) ni tawi la sayansi linalojishughulisha na utafiti wa algoriti na miundo ya takwimu ambayo mifumo ya kompyuta hutumia kufanya kazi mahususi bila kutumia maagizo ya wazi, kwa kutegemea ruwaza na maelekezo badala yake. Huonekana kama kitengo kidogo cha akili bandia
Ni nini kupunguza kipengele katika kujifunza kwa mashine?
Madhumuni ya kutumia upunguzaji wa vipengele ni kupunguza idadi ya vipengele (au vigeu) ambavyo kompyuta inapaswa kuchakata ili kufanya kazi yake. Kupunguza vipengele hutumika kupunguza idadi ya vipimo, na kufanya data kuwa chache na muhimu zaidi kitakwimu kwa programu za kujifunza mashine
Kwa nini tunahitaji kujifunza kujifunza kwa mashine?
Kipengele cha kujirudia cha kujifunza kwa mashine ni muhimu kwa sababu miundo inapofichuliwa kwa data mpya, inaweza kubadilika kivyake. Wanajifunza kutokana na hesabu za awali ili kutoa maamuzi na matokeo ya kuaminika, yanayorudiwa. Ni sayansi ambayo si mpya - lakini ambayo imepata kasi mpya