यो प्रस्ताव साँचो वा गलत हो "वर्गीकरण न्यूरल नेटवर्कको लागि परिणाम वर्गहरू बीचको सम्भाव्यता वितरण हुनुपर्छ।"
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा, विशेष गरी गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा, वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्कहरू छवि पहिचान, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, र थप जस्ता कार्यहरूको लागि आधारभूत उपकरणहरू हुन्। वर्गीकरण तंत्रिका नेटवर्कको आउटपुटको बारेमा छलफल गर्दा, वर्गहरू बीचको सम्भाव्यता वितरणको अवधारणा बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ। उक्त कथन
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय
एक तातो एन्कोडिङ के हो?
एक तातो एन्कोडिङ एक प्रविधि हो जुन प्राय: गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा प्रयोग गरिन्छ, विशेष गरी मेसिन लर्निङ र न्यूरल नेटवर्कको सन्दर्भमा। TensorFlow मा, एक लोकप्रिय गहिरो सिकाइ पुस्तकालय, एक तातो इन्कोडिङ मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूद्वारा सजिलैसँग प्रशोधन गर्न सकिने ढाँचामा वर्गीकृत डेटा प्रतिनिधित्व गर्न प्रयोग गरिने विधि हो। मा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, टेन्सरफ्लो डीप लर्निंग लाइब्रेरी, TFLearn
एक समर्थन भेक्टर के हो?
एक समर्थन भेक्टर मेशिन शिक्षा को क्षेत्र मा एक आधारभूत अवधारणा हो, विशेष गरी समर्थन भेक्टर मिसिन (SVMs) को क्षेत्रमा। SVM हरू पर्यवेक्षित सिकाइ एल्गोरिदमहरूको एक शक्तिशाली वर्ग हो जुन व्यापक रूपमा वर्गीकरण र रिग्रेसन कार्यहरूको लागि प्रयोग गरिन्छ। समर्थन भेक्टरको अवधारणाले SVM ले कसरी काम गर्छ र छ भन्ने आधार बनाउँछ
निर्णय रूख के हो?
निर्णय रूख एक शक्तिशाली र व्यापक रूपमा प्रयोग हुने मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम हो जुन वर्गीकरण र रिग्रेसन समस्याहरू समाधान गर्न डिजाइन गरिएको हो। यो दिइएको डेटासेटका सुविधाहरू वा विशेषताहरूमा आधारित निर्णयहरू गर्न प्रयोग गरिने नियमहरूको सेटको ग्राफिकल प्रतिनिधित्व हो। निर्णय रूखहरू परिस्थितिहरूमा विशेष रूपमा उपयोगी हुन्छन् जहाँ डाटा
IP ठेगानाहरूको वर्गीकरण के हो?
IP ठेगानाहरूको वर्गीकरण, कम्प्युटर नेटवर्किङ र इन्टरनेट प्रोटोकलहरूको सन्दर्भमा, IP ठेगानाहरूको वर्गीकरण र संगठनलाई जनाउँछ। आईपी, वा इन्टरनेट प्रोटोकल, एक आधारभूत प्रोटोकल हो जसले इन्टरनेट मार्फत उपकरणहरू बीच सञ्चार सक्षम गर्दछ। IP ठेगानाहरूले नेटवर्कमा यन्त्रहरू पहिचान गर्न र पत्ता लगाउन महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। बुझ्दै
- मा प्रकाशित Cybersecurity, EITC/IS/CNF कम्प्यूटर नेटवर्किङ आधारभूत कुराहरू, इन्टरनेट प्रोटोकलहरू, IP ठेगानाहरूको परिचय
अदृश्य डाटामा आधारित सिकाउने एल्गोरिदम कसरी बनाउने?
अदृश्य डाटामा आधारित सिक्ने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्ने प्रक्रियामा धेरै चरणहरू र विचारहरू समावेश छन्। यस उद्देश्यको लागि एल्गोरिथ्म विकास गर्न, अदृश्य डाटाको प्रकृति र यसलाई मेसिन लर्निङ कार्यहरूमा कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर बुझ्न आवश्यक छ। आधारित सिकाउने एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्न एल्गोरिदमिक दृष्टिकोणको व्याख्या गरौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, मापनमा सर्वरलेस पूर्वानुमानहरू
वर्गीकरण कार्यहरूमा विशेषता निकासीको लागि सामान्य एल्गोरिथ्म के हो (कच्चा डाटालाई महत्त्वपूर्ण सुविधाहरूको सेटमा रूपान्तरण गर्ने प्रक्रिया जुन भविष्यवाणी मोडेलहरूद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ)?
सुविधा निकासी मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा एक महत्त्वपूर्ण कदम हो, किनकि यसले कच्चा डाटालाई महत्त्वपूर्ण सुविधाहरूको सेटमा रूपान्तरण गर्न समावेश गर्दछ जुन भविष्यवाणी मोडेलहरूद्वारा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यस सन्दर्भमा, वर्गीकरण एक विशिष्ट कार्य हो जसले डेटालाई पूर्वनिर्धारित वर्ग वा कोटिहरूमा वर्गीकरण गर्ने लक्ष्य राख्छ। सुविधाको लागि सामान्यतया प्रयोग गरिने एल्गोरिदम
सपोर्ट भेक्टर मेसिन (SVM) के हो?
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा, सपोर्ट भेक्टर मेसिन (SVM) वर्गीकरण कार्यहरूको लागि लोकप्रिय एल्गोरिदम हो। वर्गीकरणको लागि SVM प्रयोग गर्दा, मुख्य चरणहरू मध्ये एक हाइपरप्लेन फेला पार्नु हो जसले डेटा बिन्दुहरूलाई विभिन्न वर्गहरूमा अलग गर्दछ। हाइपरप्लेन फेला परेपछि, नयाँ डेटा बिन्दुको वर्गीकरण
के K निकटतम छिमेकी एल्गोरिदम तालिम योग्य मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण गर्नका लागि उपयुक्त छ?
K निकटतम छिमेकीहरू (KNN) एल्गोरिदम तालिमयोग्य मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण गर्नका लागि वास्तवमै उपयुक्त छ। KNN एक गैर-पैरामेट्रिक एल्गोरिथ्म हो जुन दुबै वर्गीकरण र रिग्रेसन कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ। यो एक प्रकारको उदाहरण-आधारित सिकाइ हो, जहाँ नयाँ उदाहरणहरूलाई प्रशिक्षण डेटामा अवस्थित उदाहरणहरूसँग समानताको आधारमा वर्गीकृत गरिन्छ। KNN
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/MLP मेशिन शिक्षा पाइथनको साथ, प्रोग्रामिंग मेशिन शिक्षा, K नजिकैको छिमेकीहरूको अनुप्रयोग
प्रशिक्षित गहिरो सिकाइ मोडेलको कार्यसम्पादनलाई तपाईं कसरी मूल्याङ्कन गर्न सक्नुहुन्छ?
प्रशिक्षित गहिरो सिकाइ मोडेलको कार्यसम्पादन मूल्याङ्कन गर्न, धेरै मेट्रिक्स र प्रविधिहरू प्रयोग गर्न सकिन्छ। यी मूल्याङ्कन विधिहरूले अनुसन्धानकर्ताहरू र चिकित्सकहरूलाई तिनीहरूको मोडेलहरूको प्रभावकारिता र शुद्धताको मूल्याङ्कन गर्न अनुमति दिन्छ, तिनीहरूको कार्यसम्पादन र सुधारका लागि सम्भावित क्षेत्रहरूमा बहुमूल्य अन्तर्दृष्टि प्रदान गर्दछ। यस जवाफमा, हामी सामान्यतया प्रयोग हुने विभिन्न मूल्याङ्कन प्रविधिहरू अन्वेषण गर्नेछौं
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरासको साथ गहिरो शिक्षा, परीक्षा समीक्षा