Clàr-innse[Falaich][Seall]
Tha an saoghal ag atharrachadh gu luath air sgàth inntleachd fuadain, agus ionnsachadh innealan, aig a bheil buaidh air gach taobh de ar beatha làitheil.
Bho luchd-cuideachaidh guth a bhios a’ cleachdadh NLP agus ionnsachadh innealan gus coinneamhan a chuir air dòigh, coimhead suas tachartasan air a’ mhìosachan againn, agus ceòl a chluich gu innealan a tha cho ceart is gun urrainn dhaibh dùil a bhith aca ris na feumalachdan againn mus beachdaich sinn orra eadhon.
Faodaidh coimpiutairean tàileasg a chluich, obair-lannsa a dhèanamh, agus fàs gu bhith nan innealan nas buige, nas coltaiche ri daoine le taic bho algoirmean ionnsachadh innealan.
Tha sinn aig àm de adhartas teicneòlach leantainneach, agus le bhith a’ faicinn mar a tha coimpiutairean air a thighinn air adhart tro ùine, is urrainn dhuinn ro-innse a dhèanamh mu na thachras san àm ri teachd.
Is e deamocratachadh innealan agus modhan coimpiutaireachd aon de na prìomh thaobhan den tionndadh seo a tha a’ seasamh a-mach. Luchd-saidheans dàta air coimpiutairean cruaidh dàta a chruthachadh anns na còig bliadhna a dh’ fhalbh le bhith a’ cur an gnìomh dòighean-obrach ùr-nodha gun oidhirp. Tha na builean iongantach.
Anns an dreuchd seo, bheir sinn sùil mhionaideach air ionnsachadh innealan algorithms agus na caochlaidhean aca uile.
Mar sin, dè a th’ ann an algoirmean Ionnsachadh Inneal?
Canar algorithm ionnsachaidh inneal ris an dòigh-obrach a chleachdas an siostam AI gus a ghnìomh a choileanadh - san fharsaingeachd, ro-innse luachan toraidh bho dhàta cuir a-steach sònraichte.
Is e pròiseas a th’ ann an algairim ionnsachaidh inneal a bhios a’ cleachdadh dàta agus a tha air a chleachdadh gus modalan ionnsachaidh inneal a chruthachadh a tha deiseil airson cinneasachadh. Mas e ionnsachadh inneal an trèana a nì obair, is e algorithms ionnsachadh inneal na locomotaibhean a ghluaiseas an obair air adhart.
Bidh an dòigh ionnsachaidh inneal as fheàrr airson a chleachdadh air a dhearbhadh leis an duilgheadas gnìomhachais a tha thu a’ feuchainn ri dèiligeadh, an seòrsa dàta a tha thu a’ cleachdadh, agus na goireasan a tha agad.
Is e algorithms ionnsachadh inneal an fheadhainn a thionndaidheas seata dàta gu bhith na mhodail. A rèir an t-seòrsa duilgheadas a tha thu a’ feuchainn ri freagairt, faodaidh an cumhachd giollachd a tha ri fhaighinn, agus an seòrsa dàta a th’ agad, algoirmean ionnsachaidh fo stiùir, gun stiùireadh no neartachaidh coileanadh gu math.
Mar sin, bhruidhinn sinn mu ionnsachadh fo stiùir, gun stiùireadh agus ath-neartachadh, ach dè a th’ annta? Dèanamaid sgrùdadh orra.
Ionnsachadh fo stiùir, gun stiùireadh & neartachaidh
Ionnsachadh fo stiùir
Ann an ionnsachadh fo stiùir, tha am modal AI air a leasachadh stèidhichte air an cuir a-steach a chaidh a thoirt seachad agus an leubail a tha a’ riochdachadh a’ bhuil a tha dùil. Stèidhichte air na cuir a-steach agus na toraidhean, bidh am modail a’ leasachadh co-aontar mapaidh, agus a’ cleachdadh a’ cho-aontar mapaidh sin, bidh e a’ ro-innse bileag nan cuir a-steach san àm ri teachd.
Canaidh sinn gum feum sinn modail a chruthachadh a nì eadar-dhealachadh eadar cù agus cat. Bithear a’ toirt a-steach grunn dhealbhan de chait is choin don mhodail le bileagan a’ nochdadh an e cait no coin a th’ annta gus am modail a thrèanadh.
Tha am modail ag amas air co-aontar a stèidheachadh co-cheangailte ris na bileagan air na dealbhan a chuir a-steach dha na h-ìomhaighean sin. Fiù mura h-eil am modail air an ìomhaigh fhaicinn a-riamh roimhe, às deidh trèanadh, faodaidh e faighinn a-mach an e cat no cù a th’ ann.
Ionnsachadh gun stiùireadh
Tha ionnsachadh gun stiùireadh a’ toirt a-steach trèanadh modal AI a-mhàin air cuir a-steach gun a bhith gan ainmeachadh. Bidh am modail a’ roinn an dàta cuir a-steach ann am buidhnean le feartan co-cheangailte.
Thathas an uairsin a’ ro-innse bileag an cuir a-steach san àm ri teachd a rèir dè cho dlùth ‘s a tha na buadhan aige a rèir aon de na seòrsachadh. Beachdaich air an t-suidheachadh far am feum sinn buidheann de bhàlaichean dearga is gorm a roinn ann an dà roinn.
Gabhamaid ris gu bheil feartan eile nam bàlaichean co-ionann, ach a-mhàin dath. Air bunait mar a dh'fhaodas e na bàlaichean a roinn ann an dà chlas, tha am modail a 'coimhead airson na feartan a tha eadar-dhealaichte eadar na bàlaichean.
Bidh dà bhuidheann de bhàlaichean - aon ghorm agus aon dearg - air an dèanamh nuair a thèid na bàlaichean a roinn ann an dà bhuidheann stèidhichte air an dath.
Ionnsachadh ath-neartachaidh
Ann an ionnsachadh neartachaidh, tha am modail AI a’ feuchainn ri prothaid iomlan a mheudachadh le bhith ag obair cho math ‘s as urrainn dha ann an suidheachadh sònraichte. Bidh fios air ais mu na toraidhean a rinn e roimhe a’ cuideachadh leis a’ mhodail ionnsachadh.
Smaoinich air an t-suidheachadh nuair a thèid iarraidh air robot slighe a thaghadh eadar puingean A agus B. Bidh an inneal-fuadain a’ taghadh aon de na cùrsaichean an toiseach leis nach eil eòlas sam bith aige roimhe.
Bidh an robot a’ faighinn a-steach air an t-slighe a bheir e agus a’ faighinn eòlas bhuaithe. Faodaidh an inneal-fuadain cuir a-steach a chleachdadh gus a’ chùis a chàradh an ath thuras a choinnicheas e ri suidheachadh coltach ris.
Mar eisimpleir, ma roghnaicheas an inneal-fuadain roghainn B agus gum faigh e duais, leithid fios air ais adhartach, tha e a’ tuigsinn an turas seo gum feum e dòigh B a thaghadh gus a dhuais àrdachadh.
A-nis mu dheireadh is e na tha thu uile a’ feitheamh, na h-algorithms.
Prìomh Algorithms Ionnsachadh Inneal
1. Ais-tharraing sreathach
Is e ais-tharraing sreathach an dòigh ionnsachaidh inneal as sìmplidh a tha a’ gluasad bho ionnsachadh fo stiùir. Le eòlas bho chaochladairean neo-eisimeileach, tha e air a chleachdadh sa mhòr-chuid gus fuasgladh fhaighinn air cùisean ais-tharraing agus gus ro-innse a chruthachadh air caochladairean eisimeileach leantainneach.
Is e a bhith a’ lorg na loidhne as freagarraiche, a chuidicheas le bhith a’ ro-innse a’ bhuil airson caochladairean eisimeileach leantainneach, an t-amas airson ais-tharraing sreathach. Tha prìsean thaighean, aois, agus tuarastal nan eisimpleirean de luachan leantainneach.
Bidh modail ris an canar ais-thionndadh sreathach sìmplidh a’ cleachdadh loidhne dhìreach gus obrachadh a-mach an ceangal eadar aon caochladair neo-eisimeileach agus aon caochladair eisimeileach. Tha barrachd air dà chaochladair neo-eisimeileach ann an iomadachadh sreathach air ais.
Tha ceithir bun-bheachdan bunaiteach aig modal ais-tharraing sreathach:
- Linearity: Tha ceangal sreathach eadar X agus meadhan Y.
- Homoscedasticity: Airson gach luach de X, tha an caochladh air fhàgail mar an ceudna.
- Neo-eisimeileachd: Tha beachdan neo-eisimeileach bho chèile a thaobh neo-eisimeileachd.
- Normality: Nuair a tha X stèidhichte, mar as trice bidh Y air a chuairteachadh.
Tha ath-thionndadh sreathach a’ coileanadh gu math airson dàta a dh’ fhaodar a sgaradh air loidhnichean. Faodaidh e smachd a chumail air ath-sgeadachadh le bhith a’ cleachdadh dòighean cunbhalachaidh, tar-dhearbhadh, agus lughdachadh meudachd. Ach, tha suidheachaidhean ann far a bheil feum air innleadaireachd feart farsaing, a dh’ fhaodadh a bhith ag adhbhrachadh cus fuaim is fuaim.
2. Logistic Regression
Tha ais-tharraing loidsigeach na dhòigh ionnsachaidh inneal eile a tha a’ falbh bho ionnsachadh fo stiùir. Is e am prìomh chleachdadh aige seòrsachadh, agus faodar a chleachdadh cuideachd airson duilgheadasan ais-tharraing.
Thathas a’ cleachdadh ais-tharraing loidsigeach gus ro-innse a dhèanamh air a’ chaochladair eisimeileach gnèitheach a’ cleachdadh an fhiosrachaidh bho na factaran neo-eisimeileach. Is e an t-amas toraidhean a sheòrsachadh, nach urrainn ach tuiteam eadar 0 agus 1.
Tha suim iomlan nan cuir a-steach air a phròiseasadh leis a’ ghnìomh sigmoid, gnìomh gnìomhachaidh a dh’ atharraicheas luachan eadar 0 agus 1.
Is e bunait ais-tharraing loidsigeach an tuairmse as coltaiche, dòigh air crìochan cuairteachadh coltachd a thomhas le dàta sònraichte a chaidh fhaicinn.
3. Craobh-cinnidh
Is e dòigh ionnsachaidh inneal eile a tha a’ splintadh bho ionnsachadh fo stiùir a’ chraobh cho-dhùnaidh. Airson gach cuid cùisean seòrsachaidh agus ais-tharraing, faodar an dòigh craobh co-dhùnaidh a chleachdadh.
Bidh an inneal co-dhùnaidh seo, a tha coltach ri craobh, a 'cleachdadh riochdachaidhean lèirsinneach gus gnìomhan a shealltainn' toraidhean san amharc, cosgaisean, agus fo-bhuaidhean. Le bhith a’ roinneadh an dàta ann an earrannan fa leth, tha am beachd coltach ri inntinn an duine.
Tha an dàta air a roinn ann am pàirtean sònraichte cho mòr ‘s a b’ urrainn dhuinn a ghràineachadh. Is e prìomh amas Craobh Co-dhùnaidh modal trèanaidh a thogail a ghabhas cleachdadh gus ro-innse a dhèanamh air clas an caochladair targaid. Faodar luachan a tha a dhìth a làimhseachadh gu fèin-ghluasadach a’ cleachdadh a’ Chrann Cho-dhùnaidh.
Chan eil feum air còdachadh aon-dhealbh, caochladairean meallta, no ceumannan ro-làimh dàta eile. Tha e cruaidh leis an fhaireachdainn gu bheil e duilich dàta ùr a chuir ris. Ma fhuair thu dàta le leubail a bharrachd, bu chòir dhut a’ chraobh ath-thrèanadh air an t-seata dàta gu lèir.
Mar thoradh air an sin, tha craobhan co-dhùnaidh na dhroch roghainn airson tagradh sam bith a dh 'fheumas atharrachadh modail fiùghantach.
A rèir an seòrsa caochladair targaid, tha craobhan co-dhùnaidh air an seòrsachadh ann an dà sheòrsa:
- Atharrachadh gnèitheach: Craobh Co-dhùnaidh anns a bheil an caochladair amasan Categorical.
- Caochlaideach Leantainneach: Craobh Co-dhùnaidh anns a bheil an caochladair tadhail Leantainneach.
4. Coille air thuaiream
Is e an Random Forest Method an ath dhòigh ionnsachaidh inneal agus tha e na algairim ionnsachaidh inneal fo stiùir a thathas a’ cleachdadh gu farsaing ann an cùisean seòrsachaidh agus ais-tharraing. Tha e cuideachd na dhòigh stèidhichte air craobhan, coltach ri craobh co-dhùnaidh.
Tha coille chraobhan, no mòran chraobhan co-dhùnaidh, air a chleachdadh leis an dòigh coille air thuaiream gus breithneachadh a dhèanamh. Nuair a bhathas a’ làimhseachadh gnìomhan seòrsachaidh, bha an dòigh coille air thuaiream a’ cleachdadh caochladairean gnèitheach fhad ‘s a bha iad a’ làimhseachadh gnìomhan ais-tharraing le stòran-dàta anns a bheil caochladairean leantainneach.
Is e co-chruinneachadh, no measgachadh de dh'iomadh mhodail, a bhios an dòigh coille air thuaiream a 'dèanamh, a tha a' ciallachadh gu bheilear a 'dèanamh ro-innse a' cleachdadh buidheann de mhodail seach dìreach aon.
Tha an comas a bhith air a chleachdadh airson duilgheadasan seòrsachaidh agus ais-tharraing, a tha a’ dèanamh suas a’ mhòr-chuid de shiostaman ionnsachaidh inneal an latha an-diugh, na phrìomh bhuannachd don choille air thuaiream.
Tha dà ro-innleachd eadar-dhealaichte air an cleachdadh le Ensemble:
- Bagging: Le bhith a’ dèanamh seo, thèid barrachd dàta a thoirt gu buil airson an t-seata trèanaidh. Gus an eadar-dhealachadh anns na ro-innsean a lughdachadh, tha seo air a dhèanamh.
- Is e àrdachadh am pròiseas airson luchd-ionnsachaidh lag a chur còmhla le luchd-ionnsachaidh làidir le bhith a’ togail mhodalan leantalach, a’ ciallachadh gum bi am modail mu dheireadh cho cinnteach.
5. Bàigh Naive
Faodar cùis seòrsachaidh dà-chlas (dà-chlas) agus ioma-chlas fhuasgladh le bhith a’ cleachdadh innleachd Naive Bayes. Nuair a tha an dòigh air a mhìneachadh le bhith a’ cleachdadh luachan cur-a-steach dà-chànanach no roinn-seòrsa, tha e nas fhasa a thuigsinn. Is e barail a rinn neach-seòrsachaidh Naive Bayes nach eil buaidh sam bith aig aon fheart ann an clas air làthaireachd feartan sam bith eile.
Tha am foirmle gu h-àrd a’ nochdadh:
- P(H): An coltas gu bheil beachd-bharail H ceart. Thathas a’ toirt iomradh air coltachd roimhe mar seo.
- P(E): An coltas gu bheil an fhianais
- P(E | H): An coltas gu bheil am beachd-bharail a’ faighinn taic bhon fhianais.
- P(H|E): An coltas gu bheil am beachd-bharail fìor, leis an fhianais.
Bheireadh seòrsaiche Naive Bayes aire do gach aon de na feartan sin leotha fhèin nuair a bhiodh iad a’ dearbhadh an coltas gum biodh toradh sònraichte ann, eadhon ged a bhiodh na buadhan sin ceangailte ri chèile. Tha modail Naive Bayesian sìmplidh a thogail agus èifeachdach airson stòran-dàta mòra.
Tha fios gun dèan e nas fheàrr na eadhon na dòighean seòrsachaidh as iom-fhillte fhad ‘s a tha e bunaiteach. Is e cruinneachadh de algorithms a th’ ann a tha uile stèidhichte air Teòirim Bayes, seach aon dòigh.
6. K-Na Nàbaidhean as fhaisge
Tha an dòigh K-nàbaidhean as fhaisge (kNN) na fho-sheata de ionnsachadh inneal fo stiùir a dh’ fhaodar a chleachdadh gus dèiligeadh ri cùisean seòrsachaidh agus ais-tharraing. Tha an algairim KNN a’ gabhail ris gum faighear nithean coimeasach faisg air làimh.
Tha cuimhne agam air mar chruinneachadh de dhaoine den aon seòrsa inntinn. Tha kNN a’ gabhail brath air a’ bheachd gu bheil coltas ann eadar puingean dàta eile a’ cleachdadh cho faisg, cho faisg agus a tha astar. Gus an dàta neo-fhaicsinneach a chomharrachadh stèidhichte air na puingean dàta faicsinneach as fhaisge, thathas a’ cleachdadh dòigh matamataigeach gus an dealachadh eadar puingean air graf a dhearbhadh.
Feumaidh tu an astar eadar na puingean dàta a dhearbhadh gus na spotan coimeasach as fhaisge a chomharrachadh. Faodar tomhais astair leithid astar Euclidean, astar Hamming, astar Manhattan, agus astar Minkowski a chleachdadh airson seo. Canar an K ris an àireamh nàbaidh as fhaisge, agus gu tric is e àireamh neònach a th’ ann.
Faodar KNN a chuir an sàs ann an duilgheadasan seòrsachaidh agus ais-tharraing. Tha an ro-aithris a chaidh a dhèanamh nuair a thèid KNN a chleachdadh airson cùisean ais-tharraing stèidhichte air meadhan no meadhan nan tachartasan K-as coltaiche.
Faodar toradh algairim seòrsachaidh stèidhichte air KNN a dhearbhadh mar an clas leis an tricead as àirde am measg nan K tachartasan as coltaiche. Bidh a h-uile suidheachadh gu ìre mhòr a’ bhòtadh airson a’ chlas aca, agus buinidh an ro-aithris don chlas a gheibh a’ mhòr-chuid de bhòtaichean.
7. K-a' ciallachadh
Is e innleachd a th’ ann airson ionnsachadh gun stiùireadh a tha a’ dèiligeadh ri cùisean cnuasachaidh. Tha seataichean dàta air an roinn ann an àireamh sònraichte de chlàran - can let's it K - ann an dòigh a tha puingean dàta gach brabhsair aon-ghnèitheach agus eadar-dhealaichte bhon fheadhainn anns na cruinneachaidhean eile.
Tha K-a’ ciallachadh dòigh-obrach cruinneachadh:
- Airson gach brabhsair, bidh an algairim K-means a’ taghadh k centroids, no puingean.
- Leis na centroids as fhaisge no na cruinneachaidhean K, bidh gach puing dàta a’ cruthachadh cruinneachadh.
- A-nis, thathas a’ toirt a-mach centroids ùra a rèir na buill brabhsair a tha an làthair mar-thà.
- Tha an astar as fhaisge airson gach puing dàta air a thomhas a’ cleachdadh nan centroids ùraichte sin. Suas gus nach atharraich na centroids, thèid am pròiseas seo ath-aithris.
Tha e nas luaithe, nas earbsaiche, agus nas fhasa a thuigsinn. Ma tha cùisean ann, tha sùbailteachd k-means a’ dèanamh atharrachaidhean sìmplidh. Nuair a tha na stòran-dàta eadar-dhealaichte no gu math iomallach bho chèile, tha na toraidhean as fheàrr. Chan urrainn dha dàta mearachdach no outliers a riaghladh.
8. Taic Vector Machines
Nuair a bhios tu a’ cleachdadh an dòigh SVM gus dàta a sheòrsachadh, tha dàta amh air a shealltainn mar dotagan ann an àite n-mheudach (far a bheil n an àireamh de fheartan a th’ agad). Faodar an dàta an uairsin a sheòrsachadh gu furasta oir tha luach gach feart an uairsin ceangailte ri co-chomharran sònraichte.
Gus an dàta a sgaradh agus an cur air graf, cleachd loidhnichean ris an canar classifiers. Bidh an dòigh-obrach seo a’ dealbhadh gach puing dàta mar phuing ann an àite n-mheudach, far a bheil n an àireamh de fheartan a th’ agad agus tha luach gach feart na luach co-òrdanachaidh sònraichte.
Lorgaidh sinn loidhne a-nis a roinneas an dàta ann an dà sheata de dhàta a chaidh a sheòrsachadh ann an dòigh eadar-dhealaichte. Is e na h-astaran bho na puingean as fhaisge anns gach aon den dà bhuidheann an fheadhainn as fhaide bho chèile air an loidhne seo.
Leis gur e an dà phuing as fhaisge an fheadhainn as fhaide air falbh bhon loidhne san eisimpleir gu h-àrd, is e an loidhne a tha a’ roinn an dàta a-steach don dà bhuidheann a chaidh a sheòrsachadh ann an dòigh eadar-dhealaichte an loidhne mheadhanach. Is e an seòrsaiche againn an loidhne seo.
9. Meudachadh Lùghdachadh
A’ cleachdadh dòigh-obrach airson lughdachadh meudachd, dh’ fhaodadh nas lugha de chaochladairean cuir a-steach a bhith aig dàta trèanaidh. Gu sìmplidh, tha e a’ toirt iomradh air a’ phròiseas airson meud an t-seata feart agad a lughdachadh. Smaoinich gu bheil 100 colbhan anns an t-seata dàta agad; lùghdaichidh lughdachadh meudachd an ìre sin gu 20 colbhan.
Bidh am modail gu fèin-ghluasadach a’ fàs nas ionnsaichte agus tha cunnart nas motha ann gun tèid e thairis air mar a bhios an àireamh de fheartan ag èirigh. Is e an duilgheadas as motha a thaobh a bhith ag obair le dàta ann an tomhasan nas motha an rud ris an canar “mallachd meudachd,” a thachras nuair a tha cus fheartan anns an dàta agad.
Faodar na h-eileamaidean a leanas a chleachdadh gus lughdachadh meudachd a choileanadh:
- Gus feartan iomchaidh a lorg agus a thaghadh, thathas a’ cleachdadh taghadh feart.
- A’ cleachdadh feartan a th’ ann mar-thà, bidh innleadaireachd feart le làimh a’ cruthachadh feartan ùra.
Co-dhùnadh
Tha e comasach an dà chuid ionnsachadh inneal gun stiùireadh no fo stiùir. Tagh ionnsachadh fo stiùir mura bheil an dàta agad cho pailt agus air a dheagh tagadh airson trèanadh.
Bhiodh seataichean dàta mòra gu tric a’ coileanadh agus a’ toirt a-mach builean nas fheàrr a’ cleachdadh ionnsachadh gun stiùir. Ionnsachadh domhainn Tha dòighean-obrach nas fheàrr ma tha cruinneachadh mòr dàta agad a tha ri fhaighinn gu furasta.
Ionnsachadh ath-neartachaidh agus ionnsachadh neartachaidh domhainn tha cuid de na cuspairean a rannsaich thu. Tha feartan, cleachdaidhean agus cuingeadan lìonraidhean neural a-nis soilleir dhut. Mu dheireadh ach chan e as ìsle, bheachdaich thu air na roghainnean airson diofar chànanan prògramaidh, IDEan, agus àrd-ùrlaran nuair a thàinig e gu bhith a’ cruthachadh do chuid fhèin. modalan ionnsachaidh innealan.
Is e an ath rud a dh'fheumas tu a dhèanamh tòiseachadh a 'sgrùdadh agus a' cleachdadh gach fear ionnsachadh innealan dòigh-obrach. Fiù ma tha an cuspair farsaing, faodar cuspair sam bith a thuigsinn ann am beagan uairean a thìde ma chuireas tu fòcas air a dhoimhneachd. Tha gach cuspair a’ seasamh leis fhèin bhon fheadhainn eile.
Feumaidh tu smaoineachadh air aon chùis aig aon àm, sgrùdadh a dhèanamh air, a chur an gnìomh, agus cànan a thagh thu a chleachdadh gus an algairim(ean) a tha na bhroinn a chur an gnìomh.
Leave a Reply