Čo je vektor podpory?
Podporný vektor je základným konceptom v oblasti strojového učenia, konkrétne v oblasti podporných vektorových strojov (SVM). SVM sú výkonnou triedou algoritmov učenia pod dohľadom, ktoré sa široko používajú pri klasifikačných a regresných úlohách. Koncept vektora podpory tvorí základ toho, ako SVM fungujú a sú
Čo je to rozhodovací strom?
Rozhodovací strom je výkonný a široko používaný algoritmus strojového učenia, ktorý je určený na riešenie problémov klasifikácie a regresie. Ide o grafické znázornenie množiny pravidiel používaných na rozhodovanie na základe vlastností alebo atribútov daného súboru údajov. Rozhodovacie stromy sú užitočné najmä v situáciách, keď sú dáta
Je algoritmus K najbližších susedov vhodný na vytváranie trénovateľných modelov strojového učenia?
Algoritmus K najbližších susedov (KNN) je skutočne vhodný na vytváranie trénovateľných modelov strojového učenia. KNN je neparametrický algoritmus, ktorý možno použiť pre klasifikačné aj regresné úlohy. Ide o typ učenia založeného na inštanciách, kde sú nové inštancie klasifikované na základe ich podobnosti s existujúcimi inštanciami v trénovacích údajoch. KNN
Ako môžete zhodnotiť výkonnosť trénovaného modelu hlbokého učenia?
Na vyhodnotenie výkonnosti trénovaného modelu hlbokého učenia sa môže použiť niekoľko metrík a techník. Tieto metódy hodnotenia umožňujú výskumníkom a odborníkom z praxe posúdiť efektívnosť a presnosť ich modelov a poskytujú cenné informácie o ich výkonnosti a potenciálnych oblastiach na zlepšenie. V tejto odpovedi preskúmame rôzne bežne používané techniky hodnotenia
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/DLPTFK Deep Learning s programami Python, TensorFlow a Keras, úvod, Hlboké učenie s programami Python, TensorFlow a Keras, Preskúmanie skúšky
Aká je úloha podporných vektorov v podporných vektorových strojoch (SVM)?
Support Vector Machines (SVM) je populárny algoritmus strojového učenia, ktorý sa široko používa na klasifikačné a regresné úlohy. Je založený na koncepte hľadania optimálnej nadroviny, ktorá rozdeľuje dátové body do rôznych tried. Úloha podporných vektorov v SVM je rozhodujúca pri určovaní tejto optimálnej nadroviny. V SVM, podpora
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, Podpora vektorového stroja, Podpora základov vektorových strojov, Preskúmanie skúšky
Čo je hlavnou výzvou algoritmu K najbližších susedov a ako sa dá riešiť?
Algoritmus K najbližších susedov (KNN) je populárny a široko používaný algoritmus strojového učenia, ktorý patrí do kategórie učenia pod dohľadom. Je to neparametrický algoritmus, čo znamená, že nevytvára žiadne predpoklady o základnej distribúcii údajov. KNN sa primárne používa na klasifikačné úlohy, ale dá sa prispôsobiť aj na regresiu
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, Programovanie strojového učenia, Programovanie vlastného algoritmu K najbližších susedov, Preskúmanie skúšky
Aký je účel algoritmu K najbližších susedov (KNN) v strojovom učení?
Algoritmus K najbližších susedov (KNN) je široko používaný a základný algoritmus v oblasti strojového učenia. Je to neparametrická metóda, ktorú možno použiť pre klasifikačné aj regresné úlohy. Hlavným účelom algoritmu KNN je predpovedať triedu alebo hodnotu daného dátového bodu nájdením
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, Programovanie strojového učenia, Definovanie algoritmu K najbližších susedov, Preskúmanie skúšky
Aký je typický rozsah presností predpovedí, ktoré dosahuje algoritmus K najbližších susedov v príkladoch z reálneho sveta?
Algoritmus K najbližších susedov (KNN) je široko používaná technika strojového učenia pre klasifikačné a regresné úlohy. Je to neparametrická metóda, ktorá robí predpovede na základe podobnosti vstupných dátových bodov s ich k-najbližšími susedmi v trénovacej dátovej množine. Presnosť predpovede algoritmu KNN sa môže líšiť v závislosti od rôznych faktorov
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, Programovanie strojového učenia, Aplikácia K najbližších susedov, Preskúmanie skúšky
Ako sa vypočíta štvorcová chyba, aby sa určila presnosť najvhodnejšej čiary?
Štvorcová chyba je bežne používaná metrika na určenie presnosti najvhodnejšej čiary v oblasti strojového učenia. Kvantifikuje rozdiel medzi predpokladanými hodnotami a skutočnými hodnotami v súbore údajov. Výpočtom druhej mocniny chyby môžeme posúdiť, do akej miery najlepšie zodpovedajúca čiara predstavuje podklad
- vyšlo v Umelá inteligencia, Strojové učenie EITC/AI/MLP s Pythonom, Programovanie strojového učenia, Programovanie R na druhú, Preskúmanie skúšky
Ako môžeme vybrať trénovaný klasifikátor v Pythone pomocou modulu „pickle“?
Ak chcete vybrať trénovaný klasifikátor v Pythone pomocou modulu 'pickle', môžeme postupovať podľa niekoľkých jednoduchých krokov. Morenie nám umožňuje serializovať objekt a uložiť ho do súboru, ktorý je možné neskôr načítať a použiť. To je užitočné najmä vtedy, keď chceme uložiť natrénovaný model strojového učenia, ako napr
- 1
- 2