Video: Je! ni shida gani ya urekebishaji katika ujifunzaji wa mashine?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Shida ya rejista ni wakati utofauti wa pato ni a halisi au thamani inayoendelea, kama vile “ mshahara ” au “uzito”. Nyingi mifano tofauti inaweza kutumika, rahisi zaidi ni urejeshaji wa mstari. Inajaribu kutoshea data na ndege bora zaidi ambayo hupitia alama.
Swali pia ni, regression ni nini katika ujifunzaji wa mashine na mfano?
Kurudi nyuma mifano hutumiwa kutabiri thamani inayoendelea. Kutabiri bei za nyumba kwa kuzingatia sifa za nyumba kama saizi, bei n.k ni moja wapo ya kawaida mifano ya Kurudi nyuma . Ni mbinu iliyosimamiwa.
Kando na hapo juu, shida ya uainishaji ni nini katika ujifunzaji wa mashine? Katika kujifunza mashine na takwimu, uainishaji ni tatizo ya kutambua lipi kati ya seti ya kategoria (idadi ndogo) uchunguzi mpya ni wa, kwa misingi ya seti ya mafunzo ya data iliyo na uchunguzi (au matukio) ambayo uanachama wa kitengo unajulikana.
Watu pia huuliza, kuna tofauti gani kati ya kujifunza kwa mashine na regression?
Kwa bahati mbaya, kuna mahali ambapo kufanana kati ya kurudi nyuma dhidi ya uainishaji kujifunza mashine mwisho. Kuu tofauti kati ya yao ni kwamba kutofautisha kwa pato ndani kurudi nyuma ni nambari (au endelevu) wakati ile ya uainishaji ni ya kategoria (au ya kipekee).
Kujifunza kwa mashine ni kurudi nyuma tu?
Linear kurudi nyuma hakika ni algorithm ambayo inaweza kutumika katika kujifunza mashine . Kujifunza kwa mashine mara nyingi huhusisha vigezo vingi vya ufafanuzi (vipengele) kuliko mifano ya kitamaduni ya takwimu. Labda kadhaa, wakati mwingine hata mamia yao, ambayo baadhi yatakuwa vigezo vya kitengo na viwango vingi.
Ilipendekeza:
Ni kosa gani la jumla katika ujifunzaji wa mashine?
Katika programu za ujifunzaji zinazosimamiwa katika ujifunzaji wa mashine na nadharia ya ujifunzaji wa takwimu, hitilafu ya jumla (pia inajulikana kama kosa la nje ya sampuli) ni kipimo cha jinsi algoriti inavyoweza kutabiri thamani za matokeo kwa data ambayo haikuonekana hapo awali
Je! ni sekta gani zinazotumia ujifunzaji wa mashine?
Viwanda vingi vinavyofanya kazi na data kubwa vimetambua thamani ya teknolojia ya Kujifunza Mashine. Mafunzo ya Mashine Yanatumika Sana Sekta ya Huduma ya Afya. Sekta ya Huduma za Kifedha. Sekta ya Rejareja. Sekta ya Magari. Mashirika ya Serikali. Viwanda vya Usafiri. Viwanda vya Mafuta na Gesi
Uelekeo wa mfano katika ujifunzaji wa mashine ni nini?
Kutoka Wikipedia, ensaiklopidia ya bure. Katika uchanganuzi wa ubashiri na ujifunzaji wa mashine, kuelea kwa dhana kunamaanisha kuwa sifa za takwimu za kigezo lengwa, ambacho mtindo unajaribu kutabiri, hubadilika baada ya muda kwa njia zisizotarajiwa. Hii husababisha matatizo kwa sababu utabiri huwa si sahihi kadiri muda unavyosonga
Ni huduma gani ya Azure inaweza kutoa uchanganuzi mkubwa wa data kwa ujifunzaji wa mashine?
Njia ya Kujifunza Maelezo Microsoft Azure hutoa huduma thabiti za kuchanganua data kubwa. Mojawapo ya njia bora zaidi ni kuhifadhi data yako katika Azure Data Lake Storage Gen2 na kisha kuichakata kwa kutumia Spark kwenye Azure Databricks. Azure Stream Analytics (ASA) ni huduma ya Microsoft ya uchanganuzi wa data wa wakati halisi
Ni algorithms gani za uainishaji katika ujifunzaji wa mashine?
Hapa tuna aina za algoriti za uainishaji katika Kujifunza kwa Mashine: Viainishi vya Mistari: Urejeleaji wa Upangiaji, Kiainisho cha Naive Bayes. Jirani wa Karibu. Kusaidia Mashine za Vector. Miti ya Maamuzi. Miti iliyoimarishwa. Msitu wa nasibu. Mitandao ya Neural