جدول المحتويات:
فيديو: ما هي خوارزميات التصنيف في التعلم الآلي؟
2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43
هنا لدينا أنواع خوارزميات التصنيف في التعلم الآلي:
- المصنفات الخطية: الانحدار اللوجستي , مصنف بايز ساذج .
- اقرب جار.
- دعم آلات المتجهات.
- أشجار القرار.
- عززت الأشجار.
- غابة عشوائية.
- الشبكات العصبية.
وبالمثل ، ما هي خوارزمية التصنيف؟
أ خوارزمية التصنيف ، بشكل عام ، هي وظيفة تزن ميزات الإدخال بحيث يفصل الإخراج فئة واحدة إلى قيم موجبة والأخرى إلى قيم سالبة.
بعد ذلك ، السؤال هو ، ما هي الفصول في التعلم الآلي؟ أ صف دراسي تشير إلى مجموعة من العناصر (أو نقاط البيانات إذا كان علينا تمثيلها في فضاء متجه) التي لها خصائص مشتركة معينة (أو تعرض أنماطًا متشابهة جدًا في لغة ML بحيث تتضمن تفسيرًا محددًا وشائعًا للغاية.
وبالتالي ، كيف تعرف خوارزمية التصنيف التي يجب استخدامها؟
- 1- صنف المشكلة.
- 2-فهم بياناتك.
- تحليل البيانات.
- معالجة البيانات.
- تحويل البيانات.
- 3-البحث عن الخوارزميات المتاحة.
- 4- تطبيق خوارزميات التعلم الآلي.
- 5-تحسين المعلمات الفوقية.
ما هي أنواع الخوارزميات المختلفة؟
حسنًا ، هناك العديد من أنواع الخوارزميات ولكن الأنواع الأساسية للخوارزمية هي:
- الخوارزميات العودية.
- خوارزمية البرمجة الديناميكية.
- خوارزمية التراجع.
- خوارزمية فرق تسد.
- خوارزمية الجشع.
- خوارزمية القوة الغاشمة.
- خوارزمية عشوائية.
موصى به:
لماذا يجب أن تتعلم التعلم الآلي؟
هذا يعني أنه يمكنك تحليل أطنان من البيانات ، واستخراج القيمة واستخلاص البصيرة منها ، ثم الاستفادة من هذه المعلومات لاحقًا لتدريب نموذج التعلم الآلي على التنبؤ بالنتائج. في العديد من المؤسسات ، غالبًا ما يشترك مهندس التعلم الآلي مع عالم البيانات من أجل مزامنة أفضل لمنتجات العمل
ما هو خطأ التعميم في التعلم الآلي؟
في تطبيقات التعلم الخاضعة للإشراف في التعلم الآلي ونظرية التعلم الإحصائي ، يعد خطأ التعميم (المعروف أيضًا باسم الخطأ خارج العينة) مقياسًا لمدى دقة خوارزمية قادرة على التنبؤ بقيم النتائج للبيانات غير المرئية سابقًا
هل التعلم الآلي غير خاضع للإشراف؟
التعلم غير الخاضع للإشراف هو أسلوب تعلم آلي ، حيث لا تحتاج إلى الإشراف على النموذج. يساعدك التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف في العثور على جميع أنواع الأنماط غير المعروفة في البيانات. التكتل والترابط نوعان من التعلم غير الخاضع للإشراف
ما هي خوارزميات التعلم العميق؟
التعلم العميق هو فئة من خوارزميات التعلم الآلي التي تستخدم طبقات متعددة لاستخراج ميزات ذات مستوى أعلى تدريجيًا من المدخلات الأولية. على سبيل المثال ، في معالجة الصور ، قد تحدد الطبقات السفلية الحواف ، بينما قد تحدد الطبقات العليا المفاهيم ذات الصلة بالإنسان مثل الأرقام أو الحروف أو الوجوه
ما هي خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف؟
تحت الإشراف: يتم تصنيف جميع البيانات وتتعلم الخوارزميات التنبؤ بالإخراج من بيانات الإدخال. غير خاضعة للإشراف: جميع البيانات غير مصنفة وتتعلم الخوارزميات البنية المتأصلة من بيانات الإدخال