Video: Kwa nini kujifunza kwa msingi wa mfano kunaitwa kujifunza kwa uvivu?
2024 Mwandishi: Lynn Donovan | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2023-12-15 23:53
Mfano - kujifunza kwa msingi inajumuisha jirani wa karibu zaidi, urejeshaji wa uzani wa ndani na kesi- msingi mbinu za kufikiri. Mfano - msingi mbinu ni wakati mwingine inajulikana kama kujifunza kwa uvivu njia kwa sababu wanachelewesha usindikaji hadi mpya mfano lazima iainishwe.
Zaidi ya hayo, ni nini maana ya neno kujifunza kwa kuzingatia mfano?
Katika kujifunza mashine , mfano - kujifunza kwa msingi (wakati mwingine huitwa kumbukumbu- kujifunza kwa msingi ) ni familia ya kujifunza algorithms ambayo, badala ya kufanya ujanibishaji wazi, inalinganisha shida mpya Mifano na Mifano kuonekana katika mafunzo, ambayo yamehifadhiwa katika kumbukumbu.
Zaidi ya hayo, mwanafunzi mvivu ni nini, toa mfano? Mbili za kawaida mifano ya kujifunza kwa uvivu zinatokana na mfano kujifunza na Wavivu Sheria za Bayesian. Kujifunza kwa uvivu inasimama tofauti na hamu ya kujifunza ambapo hesabu nyingi hutokea wakati wa mafunzo.
Baadaye, mtu anaweza pia kuuliza, kwa nini KNN inaitwa mwanafunzi mvivu?
K-NN ni a mwanafunzi mvivu kwa sababu haijifunzi kazi ya kibaguzi kutoka kwa data ya mafunzo lakini "hukariri" mkusanyiko wa data wa mafunzo badala yake. Kwa mfano, algorithm ya urekebishaji wa vifaa hujifunza uzani wa mfano (vigezo) wakati wa mafunzo.
Algorithm ya uvivu ya kujifunza ni nini?
A algorithm ya uvivu ya kujifunza ni tu algorithm wapi algorithm hujumlisha data baada ya swala kufanywa. Mfano bora kwa hii ni KNN. K-Nearest Neighbors kimsingi huhifadhi pointi zote, kisha hutumia data hiyo unapoiuliza.
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:
Tathmini ya msingi wa mfano katika HCI ni nini?
Tathmini kulingana na modeli ni kutumia modeli ya jinsi mwanadamu angetumia mfumo uliopendekezwa kupata hatua za utumiaji zilizotabiriwa kwa kukokotoa au kuiga. Utabiri huu unaweza kuchukua nafasi au kuongeza vipimo vya majaribio vilivyopatikana kwa majaribio ya mtumiaji
Uthibitishaji wa msingi wa nenosiri ni nini na mfano?
Uthibitishaji Kulingana na Nenosiri. Kwa mfano, seva inaweza kuhitaji mtumiaji kuandika jina na nenosiri kabla ya kutoa ufikiaji kwa seva. Seva hudumisha orodha ya majina na nywila; ikiwa jina fulani liko kwenye orodha, na ikiwa mtumiaji ataandika nenosiri sahihi, seva hutoa ufikiaji
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