Բովանդակություն:
- Արդյո՞ք մաթեմատիկան կարևոր է մեքենայական ուսուցման համար:
- Ձեզ անհրաժեշտ է առաջադեմ մաթեմատիկա մեքենայական ուսուցման համար:
- Ի՞նչ մաթեմատիկա է ձեզ անհրաժեշտ AI-ի համար:
- Պետք է սովորել մաթեմատիկա արհեստական ինտելեկտի համար:
Video: Ի՞նչ մաթեմատիկա է պահանջվում մեքենայական ուսուցման համար:
2024 Հեղինակ: Fiona Howard | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-10 06:38
Մեքենայական ուսուցումը սնուցվում է չորս կարևոր գաղափարներով և հանդիսանում է վիճակագրություն, գծային հանրահաշիվ, հավանականություն և հաշվարկ: Թեև վիճակագրական հասկացությունները յուրաքանչյուր մոդելի հիմնական մասն են, հաշվարկն օգնում է մեզ սովորել և օպտիմալացնել մոդելը:
Արդյո՞ք մաթեմատիկան կարևոր է մեքենայական ուսուցման համար:
Մեքենայական ուսուցումը կառուցված է մաթեմատիկական նախադրյալների վրա: Մաթեմատիկան կարևոր է Data Science նախագծի լուծման համար, Deep Learning օգտագործման դեպքեր: Մաթեմատիկան սահմանում է ալգորիթմների հիմքում ընկած գաղափարը և ասում, թե որն է ավելի լավը և ինչու:
Ձեզ անհրաժեշտ է առաջադեմ մաթեմատիկա մեքենայական ուսուցման համար:
Եթե ցանկանում եք մտնել մեքենայական ուսուցման տեսություն, ձեզ բավական առաջադեմ մաթեմատիկա է պետք (օրինակ՝ PCA և հաշվարկ):
Ի՞նչ մաթեմատիկա է ձեզ անհրաժեշտ AI-ի համար:
Մաթեմատիկա սովորելու հանրաճանաչ առաջարկը AI-ի համար մոտավորապես այսպիսին է. Իմացեք գծային հանրահաշիվ, հավանականություն, բազմաչափ հաշվարկ, օպտիմալացում և մի քանի այլ թեմաներ: Եվ հետո կա դասընթացների և դասախոսությունների ցանկ, որոնց կարելի է հետևել նույնն իրականացնելու համար:
Պետք է սովորել մաթեմատիկա արհեստական ինտելեկտի համար:
Mathematics for Data Science. Essential Mathematics for Machine Learning and AI. Իմացեք մաթեմատիկական հիմքերը, որոնք անհրաժեշտ են ձեզ ձեր կարիերայի ճանապարհին դնելու համար՝ որպես մեքենայական ուսուցման ինժեներ կամ AI մասնագետ: Մաթեմատիկական գիտելիքների ամուր հիմքը կենսական նշանակություն ունի արհեստական ինտելեկտի (AI) համակարգերի զարգացման համար…
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է լեմման մեքենայական ուսուցման մեջ:
Լեմմատիզացումը տեքստի նախնական մշակման ամենատարածված մեթոդներից մեկն է, որն օգտագործվում էԲնական լեզվի մշակման (NLP) և ընդհանրապես մեքենայական ուսուցման մեջ: … Արմատ բառը կոչվում է ցողուն՝ բխող գործընթացում, և այն կոչվում է լեմմա՝ լեմմատիզացիայի գործընթացում:
Օգտակար է արդյոք բայեսյան վիճակագրությունը մեքենայական ուսուցման համար:
Այն լայնորեն օգտագործվում է մեքենայական ուսուցման մեջ Բայեսյան մոդելի միջինացումը սովորական վերահսկվող ուսուցման ալգորիթմ է: Միամիտ Bayes դասակարգիչները սովորական են դասակարգման առաջադրանքներում: Բայեսյանները այսօր օգտագործվում են խորը ուսուցման մեջ, ինչը թույլ է տալիս խորը ուսուցման ալգորիթմներին սովորել փոքր տվյալների հավաքածուներից:
Ի՞նչ է նախամշակումը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Տվյալների նախնական մշակումը մեքենայական ուսուցման մեջ վերաբերում է հում տվյալների պատրաստման (մաքրման և կազմակերպման) տեխնիկային, որպեսզի այն հարմար լինի շենքի և մեքենայական ուսուցման մոդելների վերապատրաստման համար: Ի՞նչ է նշանակում նախնական մշակումը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Ինչպե՞ս նախապես մշակել տվյալները մեքենայական ուսուցման համար:
Մեքենայական ուսուցման մեջ տվյալների նախնական մշակման յոթ կարևոր քայլ կա Ձեռք բերեք տվյալների բազան: … Ներմուծեք բոլոր կարևոր գրադարանները: … Ներմուծել տվյալների բազան: … Բացակայող արժեքների նույնականացում և մշակում: … Կատեգորիայի տվյալների կոդավորում։ … Տվյալների տվյալների բաժանում:
Ո՞ր դասակարգիչն է լավագույնը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Ընտրելով մեքենայական ուսուցման լավագույն դասակարգման մոդել Աջակցման վեկտորային մեքենան (SVM) լավագույնս աշխատում է, երբ ձեր տվյալները ունեն ուղիղ երկու դաս: … k-Մոտակա հարեւանը (kNN) աշխատում է տվյալների հետ, որտեղ նոր տվյալների ներմուծումը պետք է վերագրվի կատեգորիայի:
