Taula de continguts:
Vídeo: Què és un algorisme ML?
2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44
Aprenentatge automàtic ( ML ) és l'estudi científic de algorismes i models estadístics que els sistemes informàtics utilitzen per realitzar una tasca específica sense utilitzar instruccions explícites, basant-se en patrons i inferència. Es veu com un subconjunt de la intel·ligència artificial.
També la pregunta és, què són els algorismes en l'aprenentatge automàtic?
En el seu aspecte més bàsic, aprenentatge automàtic usos programats algorismes que reben i analitzen dades d'entrada per predir els valors de sortida dins d'un rang acceptable. Hi ha quatre tipus de algorismes d'aprenentatge automàtic : supervisat, semisupervisat, no supervisat i reforç.
A més, quin és el millor algorisme d'aprenentatge automàtic? Els 10 millors algorismes d'aprenentatge automàtic
- Algoritme classificador de Bayes naïf.
- K significa algorisme de agrupació.
- Suport a l'algoritme de màquina vectorial.
- Algorisme a priori.
- Regressió lineal.
- Regressió logística.
- Xarxes neuronals artificials.
- Boscos aleatoris.
A més d'això, com s'escriu un algorisme ML?
6 passos per escriure qualsevol algorisme d'aprenentatge automàtic des de zero: cas pràctic de Perceptron
- Obtenir una comprensió bàsica de l'algorisme.
- Trobeu algunes fonts d'aprenentatge diferents.
- Divideu l'algorisme en trossos.
- Comenceu amb un exemple senzill.
- Valideu amb una implementació de confiança.
- Escriviu el vostre procés.
Què és un algorisme d'autoaprenentatge?
Jo mateix - algorismes d'aprenentatge (o com jo dic algorismes d'aprenentatge automàtic ) s'inclouen en l'àmbit de la Intel·ligència Artificial. Tanmateix, el subcamp de Aprenentatge automàtic són aquells algorismes que a poc a poc aprendre ” coneixement mirant dades en algun domini.
Recomanat:
Què és l'algorisme de Bayes multinomial ingenu?
Aplicació de Bayes naïf multinomial a problemes de PNL. L'algoritme classificador de Bayes ingenu és una família d'algorismes probabilístics basats en l'aplicació del teorema de Bayes amb el supòsit "ingenu" d'independència condicional entre cada parell d'una característica
Què és l'algorisme Lstm?
La memòria a llarg termini (LSTM) és una arquitectura de xarxa neuronal recurrent artificial (RNN) que s'utilitza en el camp de l'aprenentatge profund. Les xarxes LSTM són molt adequades per classificar, processar i fer prediccions basades en dades de sèries temporals, ja que pot haver-hi retards de durada desconeguda entre esdeveniments importants d'una sèrie temporal
De què depèn l'eficiència d'un algorisme?
L'eficiència d'un algorisme significa la rapidesa amb què pot produir el resultat correcte per al problema donat. L'eficiència d'un algorisme depèn de la seva complexitat temporal i espacial. La complexitat d'un algorisme és una funció que proporciona el temps d'execució i l'espai per a les dades, depenent de la mida proporcionada per nosaltres
Què és un algorisme i exemples?
Un dels exemples més evidents d'analgorisme és una recepta. És una llista finita d'instruccions que s'utilitzen per dur a terme una tasca. Per exemple, si haguéssiu de seguir l'algoritme per crear brownies a partir d'una barreja de caixa, seguireu el procés de tres a cinc passos escrit a la part posterior de la caixa
Què és l'algorisme d'encaminament de vectors de distància?
L'encaminament del vector de distància és un algorisme asíncron en el qual el node x envia la còpia del seu vector de distància a tots els seus veïns. Quan el node x rep el nou vector de distància d'un dels seus vectors veí, v, desa el vector de distància de v i utilitza l'equació de Bellman-Ford per actualitzar el seu propi vector de distància