क्लस्टरिंग क्या है और यह पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीकों से कैसे भिन्न है?
क्लस्टरिंग मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक मौलिक तकनीक है जिसमें समान डेटा बिंदुओं को उनकी अंतर्निहित विशेषताओं और पैटर्न के आधार पर एक साथ समूहित करना शामिल है। यह एक अप्रशिक्षित शिक्षण तकनीक है, जिसका अर्थ है कि इसे प्रशिक्षण के लिए लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, क्लस्टरिंग एल्गोरिदम प्राकृतिक की पहचान करने के लिए डेटा के भीतर संरचना और संबंधों का विश्लेषण करते हैं
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सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) में कर्नेल का उपयोग करने का उद्देश्य क्या है?
सपोर्ट वेक्टर मशीनें (एसवीएम) पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का एक लोकप्रिय और शक्तिशाली वर्ग है जिसका उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए किया जाता है। उनकी सफलता का एक प्रमुख कारण इनपुट सुविधाओं और आउटपुट लेबल के बीच जटिल, गैर-रेखीय संबंधों को प्रभावी ढंग से संभालने की उनकी क्षमता में निहित है। यह एसवीएम में कर्नेल के उपयोग के माध्यम से प्राप्त किया जाता है,
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आंतरिक उत्पाद संचालन और एसवीएम में कर्नेल के उपयोग के बीच क्या संबंध है?
मशीन लर्निंग के क्षेत्र में, विशेष रूप से सपोर्ट वेक्टर मशीनों (एसवीएम) के संदर्भ में, कर्नेल का उपयोग मॉडल के प्रदर्शन और लचीलेपन को बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। आंतरिक उत्पाद संचालन और एसवीएम में कर्नेल के उपयोग के बीच संबंध को समझने के लिए, पहले अवधारणाओं को समझना महत्वपूर्ण है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, पायथन के साथ EITC/AI/MLP मशीन लर्निंग, समर्थन वेक्टर यंत्र, गुठली परिचय, परीक्षा समीक्षा
K निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम में दूरियों को क्रमबद्ध करने और शीर्ष K दूरियों का चयन करने का उद्देश्य क्या है?
K निकटतम पड़ोसियों (KNN) एल्गोरिदम में दूरियों को क्रमबद्ध करने और शीर्ष K दूरियों का चयन करने का उद्देश्य किसी दिए गए क्वेरी बिंदु पर K निकटतम डेटा बिंदुओं की पहचान करना है। यह प्रक्रिया मशीन सीखने के कार्यों में पूर्वानुमान या वर्गीकरण करने के लिए आवश्यक है, विशेष रूप से पर्यवेक्षित शिक्षण के संदर्भ में। केएनएन में
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K निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम की मुख्य चुनौती क्या है और इसे कैसे संबोधित किया जा सकता है?
K निकटतम पड़ोसी (KNN) एल्गोरिदम एक लोकप्रिय और व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जो पर्यवेक्षित शिक्षण की श्रेणी में आता है। यह एक गैर-पैरामीट्रिक एल्गोरिदम है, जिसका अर्थ है कि यह अंतर्निहित डेटा वितरण के बारे में कोई धारणा नहीं बनाता है। KNN का उपयोग मुख्य रूप से वर्गीकरण कार्यों के लिए किया जाता है, लेकिन इसे प्रतिगमन के लिए भी अनुकूलित किया जा सकता है
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दो वर्गों और उनकी संगत विशेषताओं वाले डेटासेट को परिभाषित करने का उद्देश्य क्या है?
दो वर्गों और उनकी संबंधित विशेषताओं से युक्त डेटासेट को परिभाषित करना मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण उद्देश्य प्रदान करता है, विशेष रूप से K निकटतम पड़ोसियों (KNN) एल्गोरिदम जैसे एल्गोरिदम को लागू करते समय। मशीन लर्निंग में अंतर्निहित मूलभूत अवधारणाओं और सिद्धांतों की जांच करके इस उद्देश्य को समझा जा सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम सीखने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं
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प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में सही एल्गोरिदम और पैरामीटर चुनना क्यों महत्वपूर्ण है?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में प्रतिगमन प्रशिक्षण और परीक्षण में सही एल्गोरिदम और मापदंडों का चयन करना अत्यंत महत्वपूर्ण है। प्रतिगमन एक पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक है जिसका उपयोग आश्रित चर और एक या अधिक स्वतंत्र चर के बीच संबंध को मॉडल करने के लिए किया जाता है। इसका व्यापक रूप से भविष्यवाणी और पूर्वानुमान कार्यों के लिए उपयोग किया जाता है।
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पायथन के साथ मशीन लर्निंग के संदर्भ में प्रतिगमन सुविधाएँ और लेबल क्या हैं?
पायथन के साथ मशीन लर्निंग के संदर्भ में, प्रतिगमन सुविधाएँ और लेबल पूर्वानुमानित मॉडल के निर्माण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। प्रतिगमन एक पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक है जिसका उद्देश्य एक या अधिक इनपुट चर के आधार पर निरंतर परिणाम चर की भविष्यवाणी करना है। विशेषताएँ, जिन्हें भविष्यवक्ता या स्वतंत्र चर के रूप में भी जाना जाता है, इनपुट चर हैं जिनका उपयोग किया जाता है
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कवरेज में सिद्धांत चरण का उद्देश्य क्या है?
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कवरेज में सिद्धांत चरण का उद्देश्य मशीन लर्निंग की अंतर्निहित अवधारणाओं और सिद्धांतों के लिए समझ का एक ठोस आधार प्रदान करना है। यह कदम यह सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है कि अभ्यासकर्ताओं को उनके द्वारा उपयोग किए जा रहे एल्गोरिदम के पीछे के सिद्धांत की व्यापक समझ है। गहराई में जाकर
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एप्लिकेशन में उपयोग किए गए मॉडल को कैसे प्रशिक्षित किया गया, और प्रशिक्षण प्रक्रिया में किन उपकरणों का उपयोग किया गया?
डॉक्टर्स विदाउट बॉर्डर्स के कर्मचारियों को संक्रमण के लिए एंटीबायोटिक्स लिखने में मदद करने के लिए एप्लिकेशन में उपयोग किए गए मॉडल को पर्यवेक्षित शिक्षण और गहन शिक्षण तकनीकों के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था। पर्यवेक्षित शिक्षण में लेबल किए गए डेटा का उपयोग करके एक मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है, जहां इनपुट डेटा और संबंधित सही आउटपुट प्रदान किया जाता है। दूसरी ओर, गहन शिक्षा, संदर्भित करती है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow अनुप्रयोग, डॉक्टर्स विदाउट बॉर्डर्स के कर्मचारी संक्रमण के लिए एंटीबायोटिक्स लिख रहे हैं, परीक्षा समीक्षा