Tebulu ọdịnaya[Zoo][Gosi]
Ụwa na-agbanwe ngwa ngwa n'ihi ọgụgụ isi, na mmụta igwe, nke nwere mmetụta n'akụkụ ọ bụla nke ndụ anyị kwa ụbọchị.
Site na ndị enyemaka olu na-eji NLP na mmụta igwe na-ede akwụkwọ nhọpụta, lelee ihe omume na kalenda anyị, ma kpọọ egwu gaa na ngwaọrụ ndị ziri ezi nke na ha nwere ike ịtụ anya mkpa anyị tupu anyị echebara ha echiche.
Kọmputa nwere ike ịkpọ chess, mee ịwa ahụ, wee mepụta ka ọ bụrụ igwe nwere ọgụgụ isi karịa nke mmadụ site n'enyemaka nke igwe mmụta algọridim.
Anyị nọ n'oge ọganihu nkà na ụzụ na-aga n'ihu, na site n'ịhụ ka kọmputa si malite n'oge, anyị nwere ike ibu amụma banyere ihe ga-eme n'ọdịnihu.
Usoro ochichi onye kwuo uche nke ngwa na usoro mgbakọ na mwepụ bụ otu n'ime akụkụ dị mkpa nke mgbanwe a pụtara ìhè. Ndị ọkà mmụta sayensị data emepụtala kọmpụta dị ike na-emebi data n'ime afọ ise gara aga site n'itinye usoro dị oke mkpa n'ọrụ. Ihe si na ya pụta dị ịtụnanya.
Na post a, anyị ga-eleba anya nke ọma ngwa igwe algọridim na ihe niile dị iche iche.
Yabụ, kedu ihe bụ algọridim mmụta igwe?
Ụzọ nke usoro AI ji arụ ọrụ ya-n'ozuzu, ịkọ ụkpụrụ mmepụta sitere na data ntinye aka-a maara dị ka igwe mmụta algorithm.
Igwe mmụta algọridim bụ usoro na-eji data wee mepụta ụdị mmụta igwe dị njikere maka mmepụta. Ọ bụrụ na mmụta igwe bụ ụgbọ oloko na-arụ ọrụ, mgbe ahụ igwe mmụta algọridim bụ locomotives na-ebugharị ọrụ ahụ.
A ga-ekpebi usoro mmụta igwe kachasị mma maka iji ya site na nsogbu azụmaahịa ị na-achọ idozi, ụdị dataset ị na-eji, yana akụrụngwa ị nwere.
Algọridim mmụta igwe bụ ndị na-atụgharị data setịpụrụ ka ọ bụrụ ihe nlereanya. Dabere n'ụdị nsogbu ị na-achọ ịza, ike nhazi dị na ụdị data ị nwere, nke a na-elekọta, anaghị elekọta ma ọ bụ nkwalite mmụta algọridim nwere ike ịrụ ọrụ nke ọma.
Yabụ, anyị kwuru maka mmụta ndị a na-elekọta, ndị anaghị elekọta ya na nkwado, mana kedu ihe ha bụ? Ka anyị nyochaa ha.
A na-elekọta, A naghị elekọta ya & Nkwalite Ọmụmụ
Nlekọta Anya
N'ime mmụta a na-elekọta, a na-emepụta ụdị AI dabere na ntinye nke enyere na akara nke na-anọchite anya nsonaazụ amụma. Dabere na ntinye na ntinye, ihe nlereanya ahụ na-emepụta nhazi nke eserese, ma na-eji nhazi nhazi ahụ, ọ na-ebu amụma akara ntinye n'ọdịnihu.
Ka anyị kwuo na anyị kwesịrị ịmepụta ihe nlereanya nke nwere ike ịmata ọdịiche dị n'etiti nkịta na nwamba. A na-enye ọtụtụ foto nwamba na nkịta n'ime ihe nlereanya nwere akara na-egosi ma ha bụ nwamba ma ọ bụ nkịta iji zụọ ihe nlereanya.
Ihe nlere a na-achọ iguzobe nha anya metụtara akara ndị dị na foto ntinye na onyonyo ndị ahụ. Ọbụna ma ọ bụrụ na ihe nlereanya ahụ ahụtụbeghị ihe oyiyi ahụ n'ihu, mgbe ọzụzụ gasịrị, ọ nwere ike ịmata ma ọ bụ pusi ma ọ bụ nkịta.
Mmụta a na-elekọtaghị
Ọmụmụ ihe anaghị elekọta ya gụnyere ịzụ ụdị AI naanị na ntinye na-enweghị akara ha. Ihe nlereanya ahụ na-ekewa data ntinye n'ime otu nwere njirimara ndị yiri ya.
A na-ebu amụma ihe ndenye n'ọdịnihu dabere n'otú njirimara ya si kwekọọ na otu n'ime nhazi. Tụlee ọnọdụ ebe anyị ga-ekewa otu bọọlụ uhie na-acha anụnụ anụnụ gaa n'ụdị abụọ.
Ka anyị were na njirimara bọọlụ ndị ọzọ bụ otu, ewezuga agba. Na ndabere nke otú o nwere ike isi kewaa bọọlụ na klas abụọ, ihe nlereanya ahụ na-achọ àgwà ndị dị iche n'etiti bọọlụ.
A na-emepụta ụyọkọ bọọlụ abụọ—otu acha anụnụ anụnụ na otu ọbara ọbara—mgbe e kewara bọọlụ ndị ahụ ụzọ abụọ dabere n'ụdị ha dị.
Nkuzigharị
N'ịkwalite mmụta, ụdị AI na-achọ ịbawanye uru n'ozuzu ya site n'ime ihe yana ọ nwere ike n'otu ọnọdụ. Nzaghachi na nsonaazụ mbụ ya na-enyere onye nlereanya aka ịmụta.
Chee echiche banyere ọnọdụ ahụ mgbe a gwara robot ka ọ họrọ ụzọ n'etiti isi A na B. Robot na-ebu ụzọ họrọ nke ọ bụla n'ime ọmụmụ ihe n'ihi na ọ nweghị ahụmahụ mbụ.
Robot na-enweta ntinye n'ụzọ ọ na-aga wee nweta ihe ọmụma na ya. Robot nwere ike iji ntinye aka dozie nsogbu ahụ oge ọzọ ọ zutere ọnọdụ yiri ya.
Dịka ọmụmaatụ, ọ bụrụ na robot ahọrọ nhọrọ B wee nweta ụgwọ ọrụ, dị ka nzaghachi dị mma, ọ ghọtara oge a na ọ ga-ahọrọ ụzọ B iji bulie ụgwọ ọrụ ya.
Ugbu a n'ikpeazụ ihe ị na-eche, bụ algọridim.
Algorithms bụ isi mmụta igwe
1. Linear nlọghachi azụ
Ụzọ mmụta igwe kachasị mfe nke na-esi na mmụta a na-achịkwa bụ nlọghachị ahịrị. Site na ihe ọmụma sitere na mgbanwe ndị nọọrọ onwe ha, a na-ejikarị ya dozie nsogbu mgbagha ma mepụta amụma na mgbanwe ndị na-adabere na ya na-aga n'ihu.
Ịchọta ahịrị kachasị mma, nke nwere ike inye aka n'ịkọ ihe ga-esi na ya pụta maka mgbanwe ndị na-adabere na ya na-aga n'ihu, bụ ebumnuche nke nlọghachi azụ. Ọnụ ego ụlọ, afọ, na ụgwọ ọrụ bụ ụfọdụ ihe atụ nke ụkpụrụ na-aga n'ihu.
Ihe nlereanya a maara dị ka nkwụghachi azụ linear dị mfe na-eji ahịrị kwụ ọtọ iji gbakọọ njikọ n'etiti otu mgbanwe nọọrọ onwe ya na otu mgbanwe dabere. Enwere ihe karịrị mgbanwe abụọ nọọrọ onwe ha n'ọtụtụ nkwụghachi azụ ahịrị.
Ụdị nlọghachi azụ linear nwere echiche anọ dị n'okpuru:
- Linearity: Enwere njikọ ahịrị n'etiti X na ọ pụtara Y.
- Homoscedasticity: Maka uru ọ bụla nke X, ọdịiche fọdụrụ bụ otu.
- Independence: Nleba anya na-adabere na ibe ya n'ihe gbasara nnwere onwe.
- Ọdịmma: Mgbe edobere X, a na-ekesa Y nke ọma.
Linear regression na-arụ ọrụ nke ọma maka data enwere ike ikewa ya n'ahịrị. Ọ nwere ike ijikwa oke mma site na iji usoro nhazi oge niile, nkwenye gafere na usoro mbelata akụkụ. Agbanyeghị, enwere oge ebe achọrọ injinia akụrụngwa buru ibu, nke nwere ike ibute oke na mkpọtụ mgbe ụfọdụ.
2. Logistic nlọghachi azụ
Logistic regression bụ usoro mmụta igwe ọzọ nke na-apụ na mmụta a na-elekọta. Isi ihe eji eme ya bụ nhazi ọkwa, ebe enwere ike iji ya maka nsogbu nlọghachi azụ.
A na-eji ntughari mgbagha iji buo amụma nke dabere na categorical site na iji ozi sitere na ihe ndị nọọrọ onwe ha. Ebumnobi ya bụ ịhazi ihe nrụpụta, nke nwere ike ịdaba naanị n'etiti 0 na 1.
A na-ahazi mkpokọta ihe ndenye dị arọ site na ọrụ sigmoid, ọrụ ịgbalite na-atụgharị ụkpụrụ n'etiti 0 na 1.
Ndabere nke mgbagha mgbagha bụ nlebanya enwere ike, usoro maka ịgbakọ paramita nke nkesa puru omume chere na enyere data ahụrụ anya.
3. Osisi Mkpebi
Ụzọ mmụta igwe ọzọ nke na-apụ apụ na mmụta a na-elekọta bụ osisi mkpebi. N'ihi na ma nkewa na regression okwu, mkpebi osisi obibia nwere ike n'ọrụ.
Ngwá ọrụ ime mkpebi a, nke yiri osisi, na-eji ihe ngosi a na-ahụ anya na-egosi nsonaazụ omume, ọnụ ahịa na ihe ga-esi na ya pụta. Site n'ikewa data ahụ n'ime akụkụ dị iche iche, echiche ahụ yiri uche mmadụ.
E kewara data ahụ n'ime akụkụ dị iche iche ka anyị nwere ike ịkọwa ya. Ebumnuche bụ isi nke Osisi Mkpebi bụ iwulite usoro ọzụzụ nke enwere ike iji buru amụma klas nke mgbanwe ebumnuche. Enwere ike ijikwa osisi na-efu efu na-akpaghị aka site na iji Osisi Mkpebi.
Ọnweghị ihe achọrọ maka itinye koodu otu-shot, mgbanwe nhụsianya, ma ọ bụ usoro nhazi data ndị ọzọ. Ọ siri ike n'echiche na ọ na-esiri ike ịgbakwunye data ọhụrụ na ya. Ọ bụrụ na ịnwetara data ndị ọzọ akpọrọ, ị ga-azụghachi osisi ahụ na dataset niile.
N'ihi ya, osisi mkpebi bụ nhọrọ na-adịghị mma maka ngwa ọ bụla nke na-achọ mgbanwe nlereanya dị ike.
Dabere n'ụdị mgbanwe ebumnuche, a na-ekewa osisi mkpebi ụzọ abụọ:
- Ụdị mgbanwe: Osisi Mkpebi nke mgbanwe mgbaru ọsọ bụ categorical.
- Na-agbanwe agbanwe na-aga n'ihu: Osisi Mkpebi nke mgbanwe ebumnuche na-aga n'ihu.
4. Random ọhịa
Ụzọ Random Forest bụ usoro mmụta igwe na-esote ma bụrụ igwe mmụta mmụta algọridim nke ejiri n'ọtụtụ ebe na nhazi ọkwa na nsogbu nlọghachi azụ. Ọ bụkwa usoro sitere na osisi, yiri osisi mkpebi.
A na-eji oke ọhịa nke osisi, ma ọ bụ ọtụtụ osisi mkpebi, site n'usoro ọhịa na-enweghị ihe ọ bụla iji mee ikpe. Mgbe a na-ejikwa ọrụ nhazi ọkwa, usoro ọhịa na-enweghị usoro na-eji ụdị mgbanwe dị iche iche na-arụ ọrụ mgbe ọ na-eji ihe ndekọ data nwere mgbanwe na-aga n'ihu.
Otu mkpokọta, ma ọ bụ ịgwakọta ọtụtụ ụdị, bụ ihe usoro oke ọhịa na-eme, nke pụtara na a na-eji otu ụdị eme amụma karịa otu.
Ikike nke eji mee ihe maka ma nsogbu nhazi na nlọghachi azụ, nke mejupụtara ọtụtụ usoro mmụta igwe ọgbara ọhụrụ, bụ uru dị mkpa nke ọhịa na-enweghị usoro.
A na-eji atụmatụ abụọ dị iche iche Ensemble eme ihe:
- Akpa: Site n'ime nke a, a na-emepụtakwu data maka dataset ọzụzụ. Iji belata mgbanwe dị na amụma, a na-eme nke a.
- Nkwalite bụ usoro ijikọta ụmụ akwụkwọ na-adịghị ike na ndị mmụta siri ike site n'ịmepụta ụdị na-aga n'ihu, na-ebute ihe nlereanya ikpeazụ n'ụzọ ziri ezi.
5. Naive Bayes
Enwere ike idozi okwu ọnụọgụ abụọ (klas abụọ) na ọtụtụ klaasị site na iji usoro Naive Bayes. Mgbe akọwara usoro ahụ site na iji ọnụọgụ ọnụọgụ abụọ ma ọ bụ ụkpụrụ ntinye, ọ kachasị mfe ịghọta. Echiche nke Naive Bayes classifier mere bụ na ịdị adị nke otu ihe dị na klaasị enweghị mmetụta na ọnụnọ nke njirimara ndị ọzọ.
Usoro a dị n'elu na-egosi:
- P(H): O yikarịrị ka echiche H bụ eziokwu. A na-akpọ ihe gbasara nke puru omume tupu nke a.
- P(E): Ohere nke ihe akaebe
- P(E|H): O yikarịrị ka ihe akaebe ahụ kwadoro echiche ahụ.
- P(H|E): O yikarịrị ka echiche ahụ bụ eziokwu, nyere ihe akaebe.
Nhazi nke Naive Bayes ga-eburu n'uche nke ọ bụla n'ime njirimara ndị a n'otu n'otu mgbe ị na-achọpụta ohere nke nsonaazụ ụfọdụ, ọ bụrụgodị na njirimara ndị a jikọtara onwe ha. Ụdị Naive Bayesian dị mfe iji wuo ma dị irè maka nnukwu datasets.
A maara na ọ na-arụ ọrụ nke ọma karịa ọbụna usoro nhazi ọkwa dị mgbagwoju anya mgbe ọ bụ isi. Ọ bụ nchịkọta algọridim niile dabere na Bayes' Theorem, karịa otu usoro.
6. K-Ndị agbataobi kacha nso
Usoro K-nsogbu agbataobi (kNN) bụ akụkụ nke mmụta igwe a na-elekọta nke enwere ike iji dozie nsogbu nhazi ọkwa na nlọghachi azụ. Algọridim KNN na-eche na enwere ike ịhụ ihe ndị yiri ya nso.
M na-echeta ya dị ka nnọkọ nke ndị nwere otu echiche. kNN na-enweta uru n'echiche nke myirịta n'etiti ihe data ndị ọzọ na-eji nso nso, nso, ma ọ bụ anya. Iji tinye akara data a na-adịghị ahụ anya dabere na akara data a na-ahụ anya kacha nso, a na-eji usoro mgbakọ na mwepụ iji chọpụta nkewa n'etiti isi ihe na eserese.
Ị ga-ekpebi ebe dị anya n'etiti ebe data ahụ iji chọpụta ntụpọ ndị yiri ya kacha nso. Enwere ike iji nha anya dị ka anya Euclidean, anya Hamming, anya Manhattan na anya Minkowski maka nke a. A maara K dị ka nọmba agbataobi kacha nso, ọ na-abụkarị ọnụọgụ dị njọ.
Enwere ike itinye KNN na nhazi ọkwa na nsogbu nlọghachi azụ. Amụma e mere mgbe ejiri KNN mee ihe gbasara nlọghachi azụ dabere n'ihe ọ pụtara ma ọ bụ etiti nke ihe omume K-kasị yiri ya.
Enwere ike ikpebi nsonaazụ nke algorithm nhazi nke dabere na KNN dị ka klaasị nwere oge kachasị elu n'etiti ihe omume K yiri ya. Ihe ngosi ọ bụla na-atụba votu maka klaasị ha, amụma ahụ bụ nke klaasị na-enweta ntuli aka kacha.
7. K-pụtara
Ọ bụ usoro mmụta na-enweghị nlekọta na-eleba anya n'ihe gbasara nchịkọta. A na-ekewa usoro data n'ime ọnụ ọgụgụ ụfọdụ nke ụyọkọ-kpọọ ka anyị ya K - n'ụzọ dị iche iche data ụyọkọ nke ọ bụla na-ejikọta ma dị iche na nke dị na ụyọkọ ndị ọzọ.
K-pụtara usoro nchịkọta nchịkọta:
- Maka ụyọkọ ọ bụla, K- pụtara algọridim na-ahọrọ k centroids, ma ọ bụ isi.
- Site na centroids kacha nso ma ọ bụ ụyọkọ K, ebe data ọ bụla na-etolite ụyọkọ.
- Ugbu a, a na-emepụta centroid ọhụrụ dabere na ndị otu ụyọkọ nọlarị.
- A na-agbakọ ebe kacha nso maka ebe data ọ bụla site na iji centroid ndị a emelitere. Ruo mgbe centroids anaghị agbanwe, a na-emegharị usoro a ugboro ugboro.
Ọ dị ngwa ngwa, ntụkwasị obi karịa, yana dịkwa mfe nghọta. Ọ bụrụ na enwere nsogbu, ngbanwe nke k-means na-eme mgbanwe dị mfe. Mgbe datasets dị iche ma ọ bụ kewapụrụ nke ọma na ibe ya, nsonaazụ kacha mma. Ọ nweghị ike ijikwa data na-adịghị agbanwe agbanwe ma ọ bụ ndị na-apụ apụ.
8. Nkwado Vector Machines
Mgbe ị na-eji usoro SVM iji wepụta data, a na-egosi data raw dị ka ntụpọ na oghere n-akụkụ (ebe n bụ ọnụọgụ njirimara ị nwere). Enwere ike ịhazi data ahụ n'ụzọ dị mfe n'ihi na ejiri uru njirimara nke ọ bụla jikọọ na otu nhazi.
Iji kewaa data ma tinye ha na eserese, were ahịrị ndị a maara dị ka classifiers. Ụzọ a na-akpa nkata data ọ bụla dị ka ebe dị na oghere n-akụkụ, ebe n bụ ọnụọgụ njirimara ị nwere yana uru njirimara nke ọ bụla bụ ọnụ ahịa nhazi.
Ugbu a, anyị ga-achọta ahịrị na-ekewa data n'ime ụzọ abụọ nke data nke ekewapụtara dị iche iche. Ebe dị anya site na ebe kacha nso na nke ọ bụla n'ime otu abụọ ahụ ga-abụ nke kachasị anya n'akụkụ ahịrị a.
Ebe ọ bụ na isi ihe abụọ kacha nso bụ ndị dị anya site na ahịrị dị na ihe atụ dị n'elu, akara nke na-ekewa data n'ime ìgwè abụọ a na-ahazi dị iche iche bụ akara etiti. Ọkachamara anyị bụ ahịrị a.
9. Mbelata akụkụ
N'iji usoro nke mbelata akụkụ, data ọzụzụ nwere ike ịnwe mgbanwe ntinye dị ole na ole. N'okwu dị mfe, ọ na-ezo aka na usoro ịbelata nha nke setịpụrụ atụmatụ gị. Ka anyị were ya na ihe ndekọ data gị nwere 100 kọlụm; Mbelata nha nha ga-ebelata ego ahụ gaa na kọlụm 20.
Ihe nlereanya na-akpaghị aka na-etowanye ọkaibe ma nwee nnukwu ihe ize ndụ nke ịfefe ka ọnụ ọgụgụ njirimara na-ebili. Okwu kachasị na iji data na-arụ ọrụ n'ọtụtụ buru ibu bụ ihe a maara dị ka "ọbụbụ ọnụ nke akụkụ," nke na-eme mgbe data gị nwere oke njirimara.
Enwere ike iji ihe ndị na-esonụ iji rụpụta mbelata akụkụ:
- Ka ịchọta ma họrọ njirimara ndị dabara adaba, a na-arụ ọrụ nhọrọ njirimara.
- N'iji njirimara dịburị, injinịa njirimara na-eji aka na-emepụta atụmatụ ọhụrụ.
mmechi
Ịmụ igwe anaghị elekọta ma ọ bụ nke a na-ahụ maka ya ga-ekwe omume. Họrọ mmụta a na-elekọta ma ọ bụrụ na data gị pere mpe yana akara nke ọma maka ọzụzụ.
Ntọala data buru ibu ga na-arụkarị ọrụ ma na-arụpụta nsonaazụ ka mma site na iji mmụta anaghị elekọta ya. Ọmụmụ miri emi Ụzọ kacha mma ma ọ bụrụ na ị nwere nnukwu nchịkọta data dị ngwa ngwa.
Mkwado mmụta na mmụta nkwado miri emi bụ ụfọdụ isiokwu ị mụrụ. Njiri mara netwọkụ akwara ozi, ojiji na mmachi doro gị anya ugbu a. N'ikpeazụ ma ọ dịghị ihe ọzọ, ị tụlere nhọrọ maka asụsụ mmemme dị iche iche, IDE na nyiwe mgbe a bịara n'ịmepụta nke gị. ụdị igwe eji amụ ihe.
Ihe ọzọ ị ga-eme bụ ịmalite ịmụ ihe na iji nke ọ bụla ngwa igwe nso. Ọbụna ma ọ bụrụ na isiokwu ahụ sara mbara, enwere ike ịghọta isiokwu ọ bụla n'ime awa ole na ole ma ọ bụrụ na ị lekwasị anya na omimi ya. Isiokwu ọ bụla guzo naanị ya na ndị ọzọ.
Ị ga-eche banyere otu okwu n'otu oge, mụọ ya, tinye ya n'ọrụ, ma jiri asụsụ nke nhọrọ gị mejuputa algọridim(s) na ya.
Nkume a-aza