Taula de continguts:
Vídeo: Quins són els algorismes de classificació en l'aprenentatge automàtic?
2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44
Aquí tenim els tipus d'algorismes de classificació en Machine Learning:
- Classificadors lineals: Regressió logística , Classificador de Bayes ingenu .
- Veí més proper.
- Suport a les màquines vectorials.
- Arbres de decisió.
- Arbres potenciats.
- Bosc aleatori.
- Xarxes neuronals.
De la mateixa manera, què és l'algorisme de classificació?
A algorisme de classificació , en general, és una funció que pesa les característiques d'entrada de manera que la sortida separa una classe en valors positius i l'altra en valors negatius.
Posteriorment, la pregunta és, què són les classes d'aprenentatge automàtic? A classe denota un conjunt d'ítems (o punts de dades si els hem de representar en un espai vectorial) que tenen certes característiques comunes (o presenten patrons de característiques molt similars en el llenguatge ML per implicar una interpretació molt específica i comuna.
En conseqüència, com saps quin algorisme de classificació utilitzar?
- 1-Categoritzar el problema.
- 2-Comprèn les teves dades.
- Analitzar les dades.
- Processar les dades.
- Transformar les dades.
- 3-Cerca els algorismes disponibles.
- 4-Implementar algorismes d'aprenentatge automàtic.
- 5-Optimitzar hiperparàmetres.
Quins són els diferents tipus d'algorismes?
Bé, hi ha molts tipus d'algorisme, però els tipus més fonamentals d'algorisme són:
- Algorismes recursius.
- Algorisme de programació dinàmica.
- Algorisme de retrocés.
- Algorisme de divideix i conquereix.
- Algoritme cobdiciós.
- Algorisme de força bruta.
- Algorisme aleatoritzat.
Recomanat:
Quins són els algorismes de mineria de dades?
A continuació es mostra una llista dels principals algorismes de mineria de dades: C4. C4. k-means: Màquines vectorials de suport: Apriori: EM(Expectation-Maximization): PageRank(PR): AdaBoost: kNN:
Quins són els algorismes utilitzats en l'aprenentatge profund?
Els algorismes d'aprenentatge profund més populars són: Xarxa neuronal convolucional (CNN) Xarxes neuronals recurrents (RNN) Xarxes de memòria a llarg termini (LSTM) Codificadors automàtics apilats. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Quins són els avantatges de la IA i l'aprenentatge automàtic?
En poques paraules, la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic han millorat la manera com aprofitem el poder de les dades per produir informació útil, donant-nos noves eines per assolir els objectius de la marca. Tant si estem parlant d'una personalització més gran, una intel·ligència del consumidor millor i més profunda, una major velocitat al mercat, etc
Què són els algorismes d'aprenentatge profund?
L'aprenentatge profund és una classe d'algoritmes d'aprenentatge automàtic que utilitza diverses capes per extreure progressivament funcions de nivell superior de l'entrada en brut. Per exemple, en el processament d'imatges, les capes inferiors poden identificar les vores, mentre que les capes superiors poden identificar els conceptes rellevants per a un ésser humà, com ara els dígits, les lletres o les cares
Què són els algorismes d'aprenentatge supervisat i no supervisat?
Supervisat: totes les dades estan etiquetades i els algorismes aprenen a predir la sortida a partir de les dades d'entrada. No supervisat: totes les dades no estan etiquetades i els algorismes aprenen a estructurar inherent a les dades d'entrada