Video: Uchanganuzi wa kujifunza kwa mashine ni nini?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Kujifunza kwa mashine ni njia ya uchanganuzi wa data ambayo huendesha kielelezo cha uchanganuzi kiotomatiki. Ni tawi la akili bandia kulingana na wazo kwamba mifumo inaweza kujifunza kutoka kwa data, kutambua mifumo na kufanya maamuzi bila uingiliaji kati wa kibinadamu.
Vivyo hivyo, uchanganuzi wa data na ujifunzaji wa mashine ni sawa?
Kujifunza kwa mashine ni muendelezo wa dhana zinazozunguka uchambuzi wa utabiri , na tofauti moja muhimu: Mfumo wa AI unaweza kufanya mawazo, kupima na kujifunza kwa uhuru. AI kujifunza mashine hufanya mawazo, hutathmini tena mfano na kutathmini upya data , yote bila kuingilia kati kwa mwanadamu.
Je, Mchambuzi wa Data hutumia kujifunza kwa mashine? Wachambuzi wa data pepeta data na kutafuta kutambua mienendo. Wanaweza fanya kazi ya a mchambuzi wa data , lakini pia wanashiriki kikamilifu kujifunza mashine , mwenye ujuzi wa upangaji wa hali ya juu, na anaweza kuunda michakato mipya ya data uundaji wa mfano. Wanaweza kufanya kazi kwa kutumia algoriti, miundo ya ubashiri na zaidi.
Kuhusiana na hili, ni nini kinatumika kwa kujifunza kwa mashine?
Kujifunza kwa mashine ni matumizi ya akili bandia (AI) ambayo hutoa mifumo uwezo wa kujifunza na kuboresha kiotomatiki kutokana na uzoefu bila kuratibiwa kwa njia dhahiri. Kujifunza kwa mashine inalenga katika uundaji wa programu za kompyuta zinazoweza kupata data na kuzitumia kujifunza wenyewe.
Zana za kujifunza mashine ni nini?
Uchambuzi wa data na taswira zana . pandas: maktaba ya uchanganuzi wa data ya Python inayoboresha uchanganuzi na modeli. matplotlib: Python kujifunza mashine maktaba kwa taswira za ubora. Daftari ya Jupyter: uwezo wa kufanya kazi kwa kushirikiana. Jedwali: uwezo mkubwa wa kuchunguza data na taswira shirikishi.
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
Kujifunza kwa mashine ni nini kwa kutumia Python?
Utangulizi wa Kujifunza kwa Mashine kwa kutumia Python. Kujifunza kwa mashine ni aina ya akili ya bandia (AI) ambayo hutoa kompyuta na uwezo wa kujifunza bila kupangwa kwa njia dhahiri. Kujifunza kwa mashine kunalenga uundaji wa Programu za Kompyuta ambazo zinaweza kubadilika zinapofunuliwa kwa data mpya
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:
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
Kwa nini kujifunza kwa msingi wa mfano kunaitwa kujifunza kwa uvivu?
Kujifunza kwa msingi wa matukio ni pamoja na jirani wa karibu zaidi, urejeshaji wa uzani wa ndani na mbinu za hoja zinazotegemea kesi. Mbinu zinazotegemea mifano wakati mwingine hujulikana kama mbinu za uvivu za kujifunza kwa sababu huchelewesha kuchakata hadi tukio jipya lazima liainishwe