በሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ እና በማሽን መማር ምክንያት ዓለም በፍጥነት እየተቀየረ ነው ፣ ይህም በእያንዳንዱ የዕለት ተዕለት ህይወታችን ላይ ተጽዕኖ አለው።
ቀጠሮዎችን ለመያዝ፣በእኛ የቀን መቁጠሪያ ላይ ክስተቶችን ለመመልከት እና ሙዚቃን ለማጫወት NLP እና የማሽን መማሪያን ከሚጠቀሙ የድምጽ ረዳቶች ጀምሮ ፍላጎቶቻችንን ግምት ውስጥ ከማስገባታችን በፊት በጣም ትክክለኛ እስከሆኑ መሳሪያዎች ድረስ።
ኮምፒውተሮች በማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች በመታገዝ ቼዝ መጫወት፣ ቀዶ ጥገና ማድረግ እና ይበልጥ ብልህ ወደሆኑ የሰው መሰል ማሽኖች ማዳበር ይችላሉ።
ቀጣይነት ያለው የቴክኖሎጂ እድገት ጊዜ ላይ ነን፣ እና ኮምፒውተሮች በጊዜ ሂደት እንዴት እንደዳበሩ በማየት ወደፊት ስለሚሆነው ነገር ትንበያ መስጠት እንችላለን።
የኮምፒዩተር መሳሪያዎች እና ዘዴዎች ዲሞክራሲያዊ አሰራር የዚህ አብዮት ዋና ዋና ገፅታዎች አንዱ ነው. የውሂብ ሳይንቲስቶች ባለፉት አምስት ዓመታት ጊዜያዊ ዘዴዎችን ያለችግር በመተግበር ኃይለኛ መረጃን የሚሰብሩ ኮምፒውተሮችን ፈጥረዋል። ውጤቶቹ አስደናቂ ናቸው።
በዚህ ጽሑፍ ውስጥ, በጥልቀት እንመለከታለን የማሽን መማር አልጎሪዝም እና ሁሉም ልዩነቶቻቸው።
ስለዚህ የማሽን መማር ስልተ ቀመሮች ምንድን ናቸው?
የ AI ስርዓቱ ተግባሩን ለመፈፀም የሚጠቀምበት አካሄድ -በአጠቃላይ፣ ከተሰጡት የግብአት መረጃዎች የውጤት እሴቶችን መተንበይ - የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመር በመባል ይታወቃል።
የማሽን መማሪያ አልጎሪዝም መረጃን የሚጠቀም እና ለማምረት ዝግጁ የሆኑ የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ለመፍጠር የሚያገለግል ሂደት ነው። የማሽን መማር ሥራን የሚያከናውን ባቡር ከሆነ፣ የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች ሥራውን የሚያንቀሳቅሱ ሎኮሞቲቭ ናቸው።
ለመጠቀም በጣም ጥሩው የማሽን መማሪያ አካሄድ የሚወሰነው እርስዎ ለመፍታት በሞከሩት የንግድ ችግር፣ እየተጠቀሙበት ባለው የውሂብ ስብስብ አይነት እና ባላችሁ ሀብቶች ነው።
የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች የውሂብ ስብስብን ወደ ሞዴል የሚቀይሩ ናቸው። ለመመለስ እየሞከሩት ባለው ችግር ላይ በመመስረት፣ ያለው የማስኬጃ ሃይል እና ያለዎት የውሂብ አይነት፣ ቁጥጥር የሚደረግበት፣ ቁጥጥር የማይደረግበት ወይም የማጠናከሪያ ትምህርት ስልተ ቀመሮች ጥሩ አፈጻጸም አላቸው።
ስለዚህ፣ ስለ ክትትል፣ ቁጥጥር የማይደረግበት እና የማጠናከሪያ ትምህርት ተነጋግረናል፣ ግን ምንድን ናቸው? እነሱን እንመርምር።
ክትትል የሚደረግበት፣ ክትትል የማይደረግበት እና የማጠናከሪያ ትምህርት
ቁጥጥር የሚደረግበት ትምህርት
ክትትል በሚደረግበት ትምህርት፣ AI ሞዴል የሚዘጋጀው በቀረበው ግብአት እና የተገመተውን ውጤት በሚወክል መለያ ላይ በመመስረት ነው። በግብዓቶቹ እና በውጤቶቹ ላይ በመመስረት ሞዴሉ የካርታ እኩልታ ያዘጋጃል ፣ እና ያንን የካርታ ቀመር በመጠቀም ፣ የግብአቶቹን መለያ ለወደፊቱ ይተነብያል።
ውሻና ድመትን የሚለይ ሞዴል መፍጠር አለብን እንበል። በርካታ የድመቶች እና የውሻ ፎቶዎች ሞዴሉን ለማሰልጠን ድመቶች ወይም ውሾች መሆናቸውን የሚጠቁሙ መለያዎች ባለው ሞዴል ውስጥ ይመገባሉ።
ሞዴሉ በግቤት ፎቶግራፎች ላይ ያሉትን ስያሜዎች ከነዚያ ምስሎች ጋር የሚዛመድ ቀመር ለመፍጠር ይፈልጋል። ሞዴሉ ከዚህ በፊት ምስሉን አይቶ የማያውቅ ቢሆንም, ከስልጠና በኋላ, ድመት ወይም ውሻ መሆኑን መለየት ይችላል.
ቁጥጥር ያልተደረገበት ትምህርት
ክትትል የማይደረግበት ትምህርት የ AI ሞዴልን በግብአት ላይ ሳይሰይሙ ብቻ ማሰልጠን ያካትታል። ሞዴሉ የግቤት ውሂቡን ተዛማጅ ባህሪያት ባላቸው ቡድኖች ይከፋፍላል.
የመግቢያው የወደፊት መለያ ምን ያህል ከምደባዎቹ አንዱን በሚዛመድበት ሁኔታ ላይ በመመስረት ይተነብያል። የቀይ እና ሰማያዊ ኳሶችን ቡድን በሁለት ምድቦች መከፋፈል ያለብንን ሁኔታ አስቡበት።
ከቀለም በስተቀር የኳሶቹ ሌሎች ባህሪያት ተመሳሳይ እንደሆኑ እናስብ። ኳሶችን በሁለት ክፍሎች እንዴት እንደሚከፍል, ሞዴሉ በኳሶች መካከል ያሉትን ባህሪያት ይመለከታል.
ሁለት የኳስ ዘለላዎች - አንድ ሰማያዊ እና አንድ ቀይ - የሚመረተው ኳሶቹ በቀለም ላይ በመመስረት በሁለት ቡድን ሲከፈሉ ነው።
የማጠናከሪያ ትምህርት
በማጠናከሪያ ትምህርት ውስጥ፣ የ AI ሞዴል በተወሰነ ሁኔታ ውስጥ በተቻለ መጠን በድርጊት አጠቃላይ ትርፉን ከፍ ለማድረግ ይፈልጋል። በቀደመው ውጤቶቹ ላይ ግብረመልስ ሞዴሉ እንዲማር ይረዳል።
አንድ ሮቦት በነጥብ A እና B መካከል ያለውን መንገድ እንዲመርጥ ሲታዘዝ ያለውን ሁኔታ አስቡ። ሮቦቱ በመጀመሪያ ከሁለቱ ኮርሶች አንዱን ይመርጣል ምክንያቱም ምንም ልምድ ስለሌለው።
ሮቦቱ በሚወስደው መንገድ ላይ ግብአት ይቀበላል እና ከእሱ እውቀት ያገኛል. ሮቦቱ በሚቀጥለው ጊዜ ተመሳሳይ ሁኔታ ሲያጋጥመው ችግሩን ለማስተካከል ግብአትን መጠቀም ይችላል።
ለምሳሌ፣ ሮቦቱ አማራጭ ቢን ከመረጠ እና ሽልማቱን ከተቀበለ፣ ለምሳሌ አዎንታዊ ግብረ መልስ፣ ሽልማቱን ለመጨመር መንገድ ቢን መምረጥ እንዳለበት በዚህ ጊዜ ተረድቷል።
አሁን በመጨረሻ ሁላችሁም የምትጠብቁት አልጎሪዝም ነው።
ዋና የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመር
1. መስመራዊ ሪግሬሽን
ከክትትል ትምህርት የሚያፈነግጥ ቀላሉ የማሽን መማሪያ አካሄድ ቀጥተኛ መመለሻ ነው። ከገለልተኛ ተለዋዋጮች ባለው እውቀት፣ በአብዛኛው ጥቅም ላይ የሚውለው የመመለሻ ችግሮችን ለመፍታት እና በተከታታይ ጥገኛ ተለዋዋጮች ላይ ትንበያዎችን ለመፍጠር ነው።
ለተከታታይ ጥገኛ ተለዋዋጮች ውጤቱን ለመተንበይ የሚረዳውን ምርጥ የሚመጥን መስመር መፈለግ የመስመራዊ መመለሻ ዓላማ ነው። የቤት ዋጋዎች፣ እድሜ እና ደሞዝ አንዳንድ ተከታታይ እሴቶች ምሳሌዎች ናቸው።
ቀላል መስመራዊ ሪግሬሽን በመባል የሚታወቀው ሞዴል በአንድ ገለልተኛ ተለዋዋጭ እና በአንድ ጥገኛ ተለዋዋጭ መካከል ያለውን ግንኙነት ለማስላት ቀጥተኛ መስመር ይጠቀማል። በበርካታ መስመራዊ ሪግሬሽን ውስጥ ከሁለት በላይ ነጻ ተለዋዋጮች አሉ።
መስመራዊ ሪግሬሽን ሞዴል አራት መሰረታዊ ግምቶች አሉት፡
- መስመራዊነት፡- በX እና በ Y አማካኝ መካከል ቀጥተኛ ግንኙነት አለ።
- ግብረ ሰዶማዊነት፡ ለእያንዳንዱ የX እሴት፣ የተቀረው ልዩነት ተመሳሳይ ነው።
- ነፃነት፡- ከነጻነት አንፃር ምልከታ አንዱ ከአንዱ ነፃ ነው።
- መደበኛነት፡ X ሲስተካከል፣ Y በመደበኛነት ይሰራጫል።
መስመራዊ ሪግሬሽን በመስመሮች ሊለያዩ ለሚችሉ መረጃዎች በሚያስደንቅ ሁኔታ ይሰራል። ከመጠን በላይ መገጣጠምን በመደበኛነት ፣ በጥራት ማረጋገጥ እና በመጠን መቀነስ ዘዴዎችን በመጠቀም መቆጣጠር ይችላል። ሆኖም ሰፊ የባህሪ ምህንድስና የሚያስፈልግባቸው አጋጣሚዎች አሉ፣ ይህም አልፎ አልፎ ከመጠን በላይ መገጣጠም እና ጫጫታ ያስከትላል።
2. የሎጂስቲክ ሪግሬሽን
ሎጂስቲክስ ሪግሬሽን ከክትትል ትምህርት የሚወጣ ሌላ የማሽን መማሪያ ዘዴ ነው። ዋነኛው አጠቃቀሙ ምደባ ነው, እሱ ደግሞ ለማገገም ችግሮች ሊያገለግል ይችላል.
የሎጂስቲክ ሪግሬሽን ከገለልተኛ ምክንያቶች መረጃን በመጠቀም የምድብ ጥገኛ ተለዋዋጭን ለመተንበይ ይጠቅማል። ግቡ በ 0 እና 1 መካከል ብቻ ሊወድቅ የሚችሉትን ውጤቶች መመደብ ነው።
የግብአቶቹ አጠቃላይ ክብደት በ0 እና 1 መካከል እሴቶችን በሚቀይር በሲግሞይድ ተግባር የሚሰራ ነው።
የሎጂስቲክስ ሪግሬሽን መሰረቱ ከፍተኛው የዕድል ግምት ነው፣ የተወሰነ የተስተዋለ መረጃ የተሰጠው የታሰበውን ዕድል ስርጭት መለኪያዎችን የማስላት ዘዴ ነው።
3. የውሳኔ ዛፍ
ከክትትል ትምህርት የሚሰነጣጥረው ሌላው የማሽን መማሪያ ዘዴ የውሳኔ ዛፍ ነው። ለሁለቱም ምደባ እና መመለሻ ጉዳዮች, የውሳኔው የዛፍ አቀራረብ ስራ ላይ ሊውል ይችላል.
ይህ ዛፍ የሚመስለው የውሳኔ ሰጭ መሳሪያ የድርጊቶችን የወደፊት ውጤቶችን፣ ወጪዎችን እና መዘዞችን ለማሳየት ምስላዊ ምስሎችን ይጠቀማል። መረጃውን ወደ ተለያዩ ክፍሎች በመከፋፈል ሃሳቡ ከሰው አእምሮ ጋር ይመሳሰላል።
ውሂቡ ልንገልጸው የምንችለውን ያህል ወደ ተለያዩ ክፍሎች ተከፍሏል። የውሳኔ ዛፍ ዋና አላማ የታለመውን ተለዋዋጭ ክፍል ለመተንበይ የሚያገለግል የስልጠና ሞዴል መገንባት ነው። የጎደሉ እሴቶች የውሳኔ ዛፍን በመጠቀም በራስ ሰር ማስተናገድ ይችላሉ።
ለአንድ-ሾት ኢንኮዲንግ፣ ዱሚ ተለዋዋጮች ወይም ሌላ የውሂብ ቅድመ አያያዝ ደረጃዎች ምንም መስፈርት የለም። ትኩስ መረጃን ወደ እሱ ማከል አስቸጋሪ ስለሆነ ግትር ነው። ተጨማሪ መለያ የተደረገበት ውሂብ ካገኘህ ዛፉን በጠቅላላ የውሂብ ስብስብ ላይ እንደገና ማሰልጠን አለብህ።
በውጤቱም, የውሳኔ ዛፎች ተለዋዋጭ ሞዴል ለውጥ ለሚፈልጉ ለማንኛውም መተግበሪያ ደካማ ምርጫ ናቸው.
በዒላማው ተለዋዋጭ ዓይነት ላይ በመመስረት, የውሳኔ ዛፎች በሁለት ዓይነቶች ይከፈላሉ.
- ምድብ ተለዋዋጭ፡ የግብ ተለዋዋጭ ምድብ የሆነበት የውሳኔ ዛፍ።
- ቀጣይነት ያለው ተለዋዋጭ፡ የግብ ተለዋዋጭ ቀጣይ የሆነበት የውሳኔ ዛፍ።
4. የዘፈቀደ ጫካ
የዘፈቀደ የደን ዘዴ ቀጣዩ የማሽን መማሪያ ቴክኒክ ሲሆን ቁጥጥር የሚደረግበት የማሽን መማሪያ ስልተ ቀመር በምደባ እና በተሃድሶ ጉዳዮች ላይ በስፋት ጥቅም ላይ ይውላል። እንዲሁም ከውሳኔ ዛፍ ጋር ተመሳሳይነት ያለው በዛፍ ላይ የተመሰረተ ዘዴ ነው.
የዛፎች ደን ወይም ብዙ የውሳኔ ዛፎች በዘፈቀደ የደን ዘዴ ፍርዶችን ይጠቀማሉ። የምደባ ተግባራትን በሚይዝበት ጊዜ፣ የዘፈቀደ የደን ዘዴ ተከታታይ ተለዋዋጮችን በያዙ የመረጃ ቋቶች የመልሶ ማቋቋም ስራዎችን ሲያስተናግድ የምድብ ተለዋዋጮችን ይጠቀማል።
የብዙ ሞዴሎች ስብስብ ወይም መቀላቀል የዘፈቀደ የጫካ ዘዴ የሚያደርገው ነው፣ ይህ ማለት ትንበያዎች የሚደረጉት አንድ ብቻ ሳይሆን የሞዴሎችን ቡድን በመጠቀም ነው።
አብዛኛዎቹን ዘመናዊ የማሽን መማሪያ ሥርዓቶችን ለሚያካትቱት ለሁለቱም የምደባ እና መልሶ መመለሻ ችግሮች የመጠቀም ችሎታ የዘፈቀደ የደን ቁልፍ ጥቅም ነው።
በስብስብ ሁለት የተለያዩ ስልቶች ጥቅም ላይ ይውላሉ።
- ቦርሳ፡- ይህን በማድረግ ለሥልጠና ዳታ ስብስብ ብዙ መረጃዎች ይመረታሉ። የትንበያዎችን ልዩነት ለመቀነስ, ይህ ይከናወናል.
- ማበልፀግ ደካማ ተማሪዎችን ከጠንካራ ተማሪዎች ጋር በማጣመር ተከታታይ ሞዴሎችን በመገንባት የመጨረሻውን ሞዴል በከፍተኛ ትክክለኛነት የማስገኘት ሂደት ነው።
5. Naive Bayes
የሁለትዮሽ (ሁለት-ክፍል) እና የባለብዙ ክፍል ምደባ ጉዳይ የ Naive Bayes ቴክኒክን በመጠቀም ሊፈታ ይችላል። ዘዴው በሁለትዮሽ ወይም በምድብ የግብዓት ዋጋዎች ሲገለጽ, ለመረዳት በጣም ቀላል ነው. በናኢቭ ባዬስ ክላሲፋየር የተሰራ ግምት በአንድ ክፍል ውስጥ የአንድ ባህሪ መኖር ከሌሎች ባህሪያት መገኘት ጋር ምንም ግንኙነት የለውም የሚል ነው።
ከላይ ያለው ቀመር የሚያመለክተው-
- P(H)፡ H መላምት ትክክል የመሆኑ እድሉ። ቀዳሚው ዕድል ይህ ተብሎ ይጠራል.
- ፒ (ኢ)፡ የማስረጃው ዕድል
- P(E|H)፡ መላምቱ በማስረጃዎች የተደገፈ የመሆኑ ዕድል።
- P(H|E)፡- መላምቱ እውነት የመሆኑ ዕድሉ በማስረጃው መሠረት።
አንድ Naive Bayes ክላሲፋየር የአንድ የተወሰነ ውጤት እድልን ሲወስን እያንዳንዱን እነዚህን ባህሪያት በተናጥል ግምት ውስጥ ያስገባል፣ ምንም እንኳን እነዚህ ባህሪያት እርስ በርሳቸው የተገናኙ ቢሆኑም። Naive Bayesian ሞዴል ለመገንባት ቀላል እና ለትልቅ የውሂብ ስብስቦች ውጤታማ ነው።
መሠረታዊ ሆኖ ሳለ በጣም ውስብስብ ከሆኑት የምድብ ዘዴዎች በተሻለ ሁኔታ እንደሚሠራ ይታወቃል. ሁሉም በአንድ ዘዴ ሳይሆን በባዬስ ቲዎረም ላይ የተመሰረቱ የአልጎሪዝም ስብስብ ነው።
6. K-በአቅራቢያ ያሉ ጎረቤቶች
የK-noarest ጎረቤቶች (kNN) ቴክኒክ የምደባ እና የመመለሻ ችግሮችን ለመፍታት የሚያገለግል ቁጥጥር የሚደረግበት የማሽን ትምህርት ክፍል ነው። የ KNN አልጎሪዝም ተመጣጣኝ ነገሮች በአቅራቢያ ሊገኙ እንደሚችሉ ይገምታል.
ተመሳሳይ አስተሳሰብ ያላቸው ግለሰቦች መሰባሰባቸውን አስታውሳለሁ። kNN ቅርበት፣ ቅርበት ወይም ርቀትን በመጠቀም በሌሎች የመረጃ ነጥቦች መካከል የመመሳሰልን ሀሳብ ይጠቀማል። የማይታየውን መረጃ በአቅራቢያው በተሰየሙ ታዛቢ የውሂብ ነጥቦች ላይ ለመሰየም፣ በግራፍ ላይ ባሉ ነጥቦች መካከል ያለውን መለያየት ለመወሰን የሂሳብ ዘዴ ጥቅም ላይ ይውላል።
በአቅራቢያ ያሉ ተመጣጣኝ ቦታዎችን ለመለየት በመረጃ ነጥቦቹ መካከል ያለውን ርቀት መወሰን አለብዎት. ለዚህም እንደ ዩክሊዲያን ርቀት፣ የሃሚንግ ርቀት፣ የማንሃታን ርቀት እና ሚንኮውስኪ ያሉ የርቀት መለኪያዎችን መጠቀም ይቻላል። K የቅርቡ የጎረቤት ቁጥር በመባል ይታወቃል, እና ብዙውን ጊዜ ያልተለመደ ቁጥር ነው.
KNN ለምድብ እና ለማገገም ችግሮች ሊተገበር ይችላል. KNN ወደ ተሃድሶ ጉዳዮች ጥቅም ላይ ሲውል የተደረገው ትንበያ በ K-በጣም ተመሳሳይ ክስተቶች አማካኝ ወይም መካከለኛ ላይ የተመሰረተ ነው።
በኬኤን ላይ የተመሰረተ የምደባ ስልተ ቀመር ውጤት ከ K ተመሳሳይ ክስተቶች መካከል ከፍተኛ ድግግሞሽ ያለው ክፍል ሊወሰን ይችላል። እያንዳንዱ ምሳሌ በመሠረቱ ለክፍላቸው ድምጽ ይሰጣል፣ እና ትንበያው ብዙ ድምጽ የሚያገኘው ክፍል ነው።
7. K-ማለት
ክላስተር ችግሮችን የሚፈታ ክትትል ለሌለው የመማር ዘዴ ነው። የውሂብ ስብስቦች በተወሰኑ የክላስተር ብዛት ይከፋፈላሉ - እንበለው ኬ - እያንዳንዱ የክላስተር ውሂብ ነጥቦች ተመሳሳይ እና ከሌሎቹ ዘለላዎች ውስጥ ካሉት የተለዩ እንዲሆኑ።
K- ማለት የክላስተር ዘዴ፡-
- ለእያንዳንዱ ዘለላ፣ K-means አልጎሪዝም k centroids ወይም ነጥቦችን ይመርጣል።
- በአቅራቢያው ባሉ ሴንትሮይድ ወይም ኬ ስብስቦች እያንዳንዱ የውሂብ ነጥብ ዘለላ ይፈጥራል።
- አሁን፣ አሁን ባሉት የክላስተር አባላት ላይ በመመስረት አዳዲስ ሴንትሮይድ ይመረታሉ።
- ለእያንዳንዱ የውሂብ ነጥብ ቅርብ ያለው ርቀት የሚሰላው እነዚህን የተዘመኑ ሴንትሮይድ በመጠቀም ነው። ሴንትሮይድ እስካልተለወጠ ድረስ ይህ ሂደት ይደገማል.
ፈጣን፣ የበለጠ አስተማማኝ እና ለመረዳት ቀላል ነው። ጉዳዮች ካሉ፣ የ k-means መላመድ ማስተካከያዎችን ቀላል ያደርገዋል። የመረጃ ቋቶቹ የተለዩ ወይም በደንብ ከተነጠሉ ውጤቶቹ የተሻሉ ናቸው። የተሳሳተ መረጃን ወይም ውጫዊ ነገሮችን ማስተዳደር አይችልም።
8. የቬክተር ማሽኖችን ይደግፉ
የኤስ.ኤም.ኤም ቴክኒክን በመጠቀም መረጃን በሚከፋፍሉበት ጊዜ፣ ጥሬ መረጃ በ n-dimensional space ውስጥ እንደ ነጥቦች ይታያሉ (N ያሉዎት የባህሪዎች ብዛት)። የእያንዳንዱ ባህሪ ዋጋ ከተለየ መጋጠሚያ ጋር ስለሚገናኝ ውሂቡ በቀላሉ ሊመደብ ይችላል።
ውሂቡን ለመለየት እና በግራፍ ላይ ለማስቀመጥ, ክላሲፋየሮች በመባል የሚታወቁ መስመሮችን ይጠቀሙ. ይህ አካሄድ እያንዳንዱን የውሂብ ነጥብ በ n-dimensional space ውስጥ እንደ ነጥብ ያስቀምጣል፣ n እርስዎ ያሉዎት ባህሪያት ብዛት እና የእያንዳንዱ ባህሪ እሴት የተወሰነ የተቀናጀ እሴት ነው።
አሁን ውሂቡን ወደ ሁለት የውሂብ ስብስቦች የሚከፋፍል በተለያየ መንገድ የተከፋፈለ መስመር እናገኛለን. በሁለቱም ቡድኖች ውስጥ ከሚገኙት የቅርቡ ቦታዎች ርቀቶች በዚህ መስመር ላይ በጣም የተራራቁ ይሆናሉ.
ሁለቱ ቅርብ ነጥቦች ከላይ በምሳሌው ላይ ካለው መስመር በጣም የራቁት በመሆናቸው ውሂቡን ወደ ሁለቱ ቡድኖች በተለየ ሁኔታ የሚከፋፍለው መስመር መካከለኛ መስመር ነው። የእኛ ክላሲፋየር ይህ መስመር ነው።
9. የመጠን ቅነሳ
የመጠን ቅነሳ አካሄድን በመጠቀም፣ የሥልጠና መረጃ ያነሱ የግቤት ተለዋዋጮች ሊኖሩት ይችላል። በቀላል አነጋገር፣ የባህሪ ስብስብዎን መጠን የመቀነስ ሂደትን ይመለከታል። የውሂብ ስብስብዎ 100 አምዶች እንዳሉት እናስብ; የመጠን ቅነሳ ያንን መጠን ወደ 20 አምዶች ይቀንሳል።
ሞዴሉ በራስ-ሰር ይበልጥ የተራቀቀ ያድጋል እና የባህሪዎች ብዛት እየጨመረ በመምጣቱ ከመጠን በላይ የመገጣጠም አደጋ አለው። ከውሂብ ጋር በትልቁ ልኬቶች መስራት ትልቁ ጉዳይ የእርስዎ ውሂብ ከመጠን በላይ የባህሪያት ብዛት ሲይዝ የሚከሰተው “የልኬት እርግማን” በመባል የሚታወቀው ነው።
የክብደት መቀነስን ለማከናወን የሚከተሉትን ንጥረ ነገሮች መጠቀም ይቻላል-
- ተዛማጅ ባህሪያትን ለማግኘት እና ለመምረጥ የባህሪ ምርጫ ስራ ላይ ይውላል።
- ያሉትን ባህሪያት በመጠቀም፣ የባህሪ ምህንድስና በእጅ አዲስ ባህሪያትን ይፈጥራል።
መደምደሚያ
ቁጥጥር የማይደረግበት ወይም ቁጥጥር የሚደረግበት ማሽን መማር ሁለቱም ይቻላል. መረጃህ ብዙም የበዛ ከሆነ እና ለስልጠና በደንብ መለያ ከተሰጠ ክትትል የሚደረግበት ትምህርት ምረጥ።
ትላልቅ የመረጃ ስብስቦች ቁጥጥር ያልተደረገበትን ትምህርት በመጠቀም ብዙ ጊዜ ያከናውናሉ እና የተሻሉ ውጤቶችን ያስገኛሉ። ጥልቀት ያለው ትምህርት በቀላሉ የሚገኝ ከፍተኛ መጠን ያለው የመረጃ ስብስብ ካለዎት ዘዴዎች በጣም ጥሩ ናቸው።
የማጠናከሪያ ትምህርት እና ጥልቅ የማጠናከሪያ ትምህርት እርስዎ ያጠኗቸው አንዳንድ ርዕሶች ናቸው። የነርቭ መረቦች ባህሪያት፣ አጠቃቀሞች እና ገደቦች አሁን ለእርስዎ ግልጽ ናቸው። በመጨረሻም ግን የራስዎን ለመፍጠር ሲፈልጉ ለተለያዩ የፕሮግራሚንግ ቋንቋዎች፣ አይዲኢዎች እና መድረኮች አማራጮችን ግምት ውስጥ ያስገባሉ። የማሽን መማሪያ ሞዴሎች.
ማድረግ ያለብዎት ቀጣዩ ነገር እያንዳንዱን ማጥናት እና መጠቀም መጀመር ነው። የማሽን መማር አቀራረብ. ርዕሰ ጉዳዩ ሰፊ ቢሆንም እንኳ በጥልቁ ላይ ካተኮሩ ማንኛውንም ርዕስ በጥቂት ሰዓታት ውስጥ መረዳት ይቻላል. እያንዳንዱ ርዕሰ ጉዳይ ከሌሎቹ ብቻውን ይቆማል.
በአንድ ጊዜ ስለ አንድ ጉዳይ ማሰብ፣ ማጥናት፣ መተግበር እና በውስጡ ያለውን አልጎሪዝም(ዎች) ለመተግበር የመረጥከውን ቋንቋ መጠቀም አለብህ።
መልስ ይስጡ