एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, हाइपरपेरामिटरहरूले एल्गोरिदमको कार्यसम्पादन र व्यवहार निर्धारण गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। Hyperparameters मापदण्डहरू हुन् जुन सिक्ने प्रक्रिया सुरु हुनु अघि सेट गरिन्छ। तिनीहरूले प्रशिक्षण समयमा सिकेका छैनन्; बरु, तिनीहरूले सिक्ने प्रक्रिया आफैं नियन्त्रण गर्छन्। यसको विपरित, मोडेल प्यारामिटरहरू प्रशिक्षणको क्रममा सिक्न सकिन्छ, जस्तै वजन
के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, कुनै पनि परियोजनाको सफलताको लागि उपयुक्त एल्गोरिदमको छनोट महत्त्वपूर्ण हुन्छ। जब छनोट गरिएको एल्गोरिथ्म कुनै विशेष कार्यको लागि उपयुक्त हुँदैन, यसले सबोप्टिमल नतिजाहरू, बढ्दो कम्प्युटेशनल लागतहरू, र स्रोतहरूको अकुशल प्रयोग गर्न सक्छ। त्यसैले हुनु जरुरी छ
के चोम्स्कीको व्याकरण सामान्य रूप सधैं निर्णायक हुन्छ?
चोम्स्की सामान्य फारम (CNF) सन्दर्भ-रहित व्याकरणको एक विशिष्ट रूप हो, नोआम चोम्स्की द्वारा पेश गरिएको, जुन कम्प्युटेशनल थ्योरी र भाषा प्रशोधनका विभिन्न क्षेत्रहरूमा अत्यधिक उपयोगी साबित भएको छ। कम्प्युटेशनल जटिलता सिद्धान्त र निर्णायकताको सन्दर्भमा, चोम्स्कीको व्याकरण सामान्य रूप र यसको सम्बन्धको निहितार्थ बुझ्न आवश्यक छ।
- मा प्रकाशित Cybersecurity, EITC/IS/CCTF कम्प्युटेशनल जटिलता सिद्धान्त आधारभूत, प्रस S्ग संवेदनशील भाषाहरू, चम्स्की सामान्य फारम
मेसिन लर्निङ भनेको के हो?
मेसिन लर्निङ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (एआई) को एक उपक्षेत्र हो जसले एल्गोरिदम र मोडेलहरूको विकासमा केन्द्रित हुन्छ जसले कम्प्युटरहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी नै भविष्यवाणी वा निर्णयहरू सिक्न सक्षम बनाउँछ। यो एक शक्तिशाली उपकरण हो जसले मेसिनहरूलाई स्वचालित रूपमा जटिल डेटाको विश्लेषण र व्याख्या गर्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न, र सूचित निर्णयहरू वा भविष्यवाणीहरू गर्न अनुमति दिन्छ।
एमएल के हो?
मेसिन लर्निङ (ML) आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) को एउटा उपक्षेत्र हो जसले कम्प्युटरहरूलाई स्पष्ट रूपमा प्रोग्राम नगरी नै सिक्न र भविष्यवाणी वा निर्णयहरू गर्न सक्षम बनाउने एल्गोरिदम र मोडेलहरूको विकासमा केन्द्रित हुन्छ। ML एल्गोरिदमहरू डेटामा जटिल ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू विश्लेषण गर्न र व्याख्या गर्न डिजाइन गरिएको हो, र त्यसपछि यो ज्ञानलाई सूचित गर्न प्रयोग गर्नुहोस्।
पाइथनमा युक्लिडियन दूरी कसरी लागू गर्न सकिन्छ?
युक्लिडियन दूरी मेसिन लर्निङमा एक आधारभूत अवधारणा हो र के-नजीक छिमेकीहरू, क्लस्टरिङ, र आयाम घटाउने जस्ता विभिन्न एल्गोरिदमहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ। यसले बहुआयामिक स्पेसमा दुई बिन्दुहरू बीचको सीधा-रेखा दूरी नाप्छ। पाइथनमा, इक्लिडियन दूरी कार्यान्वयन गर्नु अपेक्षाकृत सीधा छ र आधारभूत गणितीय अपरेशनहरू प्रयोग गरेर गर्न सकिन्छ। गणना गर्न
प्रत्येक मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्मलाई कभर गरिने तीनवटा चरणहरू के-के हुन्?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी पाइथनसँग मेसिन लर्निङको डोमेनमा, त्यहाँ तीनवटा आधारभूत चरणहरू छन् जुन सामान्यतया प्रत्येक मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमलाई कभर गर्न पछ्याइन्छ। यी चरणहरू प्रभावकारी रूपमा मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू बुझ्न र कार्यान्वयन गर्न आवश्यक छन्। तिनीहरू मोडेलहरू निर्माण र मूल्याङ्कन गर्न एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान गर्छन्, चिकित्सकहरूलाई सक्षम पार्दै
मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म कभरेजमा सिद्धान्त चरणको उद्देश्य के हो?
मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म कभरेजमा सिद्धान्त चरणको उद्देश्य मेसिन लर्निङको अन्तर्निहित अवधारणा र सिद्धान्तहरूको लागि बुझ्नको ठोस आधार प्रदान गर्नु हो। यो चरणले यो सुनिश्चित गर्नमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ कि अभ्यासकर्ताहरूले तिनीहरूले प्रयोग गरिरहेका एल्गोरिदमहरू पछाडिको सिद्धान्तको व्यापक बुझाइ छ। भित्र खोजेर
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, परिचय, पाइथनको साथ व्यावहारिक मेशिन शिक्षाको परिचय, परीक्षा समीक्षा
पाइथन प्रोग्रामिङ प्रयोग गरेर हामी कसरी टिक-ट्याक-टोको खेलमा विजेता निर्धारण गर्न सक्छौं?
पाइथन प्रोग्रामिङ प्रयोग गरेर टिक-ट्याक-टोको खेलमा विजेता निर्धारण गर्न, हामीले तेर्सो विजेता गणना गर्ने विधि लागू गर्न आवश्यक छ। Tic-tac-toe 3×3 ग्रिडमा खेलिने दुई-खेलाडी खेल हो। प्रत्येक खेलाडीले आफ्नो प्रतीक, सामान्यतया 'X' वा 'O' सँग वर्ग चिन्ह लगाउने मोड लिन्छ। उद्देश्य उनीहरूको तीन प्राप्त गर्ने हो
- मा प्रकाशित कम्प्यूटर प्रोग्रामिंग, EITC/CP/PPF पाइथन प्रोग्रामिंग फंडामेंटलहरू, पाइथन मा अग्रिम, तेर्सो विजेता गणना गर्दै, परीक्षा समीक्षा
इनपुट साइज र समय जटिलता बीचको सम्बन्ध वर्णन गर्नुहोस्, र कसरी फरक एल्गोरिदमले साना र ठूला इनपुट आकारहरूको लागि फरक व्यवहारहरू प्रदर्शन गर्न सक्छ।
इनपुट साइज र समय जटिलता बीचको सम्बन्ध कम्प्युटेसनल जटिलता सिद्धान्तमा एक आधारभूत अवधारणा हो। समय जटिलताले इनपुट साइजको प्रकार्यको रूपमा समस्या समाधान गर्न एल्गोरिदमले लिने समयलाई जनाउँछ। यसले कार्यान्वयन गर्नको लागि एल्गोरिदम द्वारा आवश्यक स्रोतहरूको अनुमान प्रदान गर्दछ, विशेष गरी
- मा प्रकाशित Cybersecurity, EITC/IS/CCTF कम्प्युटेशनल जटिलता सिद्धान्त आधारभूत, जटिलता, समय जटिलता र बिग- O संकेतन, परीक्षा समीक्षा
- 1
- 2