Table of Contents[Hide][Show]
Mundus celeriter mutatus est propter intellegentiam artificialem et machinam discendi, quae omnem vitae nostrae cotidianam rationem attingit.
Ex voce adiutorum, qui NLP et apparatus discendi utuntur ad institutiones libri, eventa in calendario nostro suspice, et musicam ad machinis quae tam accurate praeveniunt, ut necessitates nostras praevenire possint antequam eas etiam consideremus.
Computers latrunculis ludere possunt, chirurgia facere et in machinis machinis smarter magis humanis ope machinae algorithms addiscere possunt.
Continuae progressionis technologicae in tempore sumus et videndo quomodo computers per tempus elaboraverunt, praedicere possumus quid in posterum futurum sit.
Democratizatio instrumentorum et rationum computandi una est ex praecipuis aspectibus huius revolutionis quae eminet. Data scientists validas notitias infixas computatoribus per quinquennium proximis quinque annis creaverunt, methodologiam acutam sine labore exsequendam. Mirantur eventus.
In hoc post, te inspiciemus doctrina apparatus algorithms et omnes earum variationes.
Ita, quae sunt Machina Doctrinae algorithms?
Accessus ab AI systematis adhibitus ad munus suum explendum - valores outputos vulgo praedicans ex data inputa data - machina cognoscitur algorithmus discendi.
Apparatus discendi algorithmus est processus notitiae utens et adhibetur ad apparatus discendi exempla creandi quae ad productionem parata sunt. Si apparatus discendi est agmen quod peragit officium, machina discendi algorithms sunt motivum secundum locum moventes.
Optima machina discendi accessus ad utendum erit per problematum negotium quod inscriptionem es conaris, genus dataset tibi adhibendis, et facultates quas in promptu habes.
Apparatus eruditionis algorithms eae sunt quae in exemplum datae convertunt. Secundum genus problematis quod respondere conaris, in promptu potentiae processus, et species notitiarum quas habes, supervisedes, insvigiles, vel supplementum eruditionis algorithmorum bene praestare possunt.
Sic locuti sumus de superviso, invigilato, et supplemento doctrinae, sed quid sunt? Explorarent eos.
Supervised, Unsupervised & Reinforcement Learning
doctrina procuratio
In studiorum diligentia, AI exemplar explicatur secundum initus quod provisum est et titulus qui exitum praedictum repraesentat. Ex inputibus et outputibus, exemplar aequationem destinativam evolvit, eaque tabularum aequatione utens, pittacium inituum in futurum praevidet.
Dicamus necesse est nobis exemplar creare quod inter canem et felem discernere potest. Multiplices imagines felium et canum in exemplar aluntur cum pittaciis indicantes utrum feles an canes sint ad exemplar instruendum.
Exemplar aequationem statuere quaerit quae pittacia in imaginibus inputaturis ad illas imagines condat. Etiamsi exemplar imaginem ante numquam vidit, posteaquam exercitatus est, cognoscere potest utrum felem vel canem sit.
doctrina INCUSTODITUS
Discendi insculptus involvit formationem AI exemplaris tantum in inputibus sine ea tinguendis. Exemplar notitias initus in circulos cum notis relatis dividit.
Posterus titulus initus est tunc praenuntius secundum quam proxime attributa eius uni e classificationibus aequant. Situm considera ubi globus rubri et caerulei globi in duo genera dividendus est.
Ponamus alias notas globuli identificas esse, colore excepto. Secundum globulos in duas classes dividere potest, exemplar quaerit notas quae inter globos differunt.
Duae glomerulae globuli, unus caeruleus et unus rubicundus, producuntur cum globuli in duos circulos ex suo colore distincti sunt.
Doctrina supplementum
In studiorum supplemento, AI exemplar ad lucrum augendum altiore in agendo, ac in particulari rerum adiunctis, studet. Feedback in priori suo eventu adiuvat exemplum discendi.
Cogita de missione, cum robot instructus est iter inter puncta A et B. eligere, robot primum alterutrum cursus eligit quia nulla prior experientia est.
Robot initus in itinere accipit et ex eo scientiam accipit. Robot potest uti input ad exitum figere proximo tempore simili circumstantia incurrit.
Exempli gratia, si robot optionem B eligit et praemium accipit, ut feedback positivas, hoc tempore intelligit, quo modo B eligere debet ad praemium suum augendum.
Nunc tandem quod omnes exspectas, algorithms est.
Maior Machina Doctrina Algorithms
Linearibus 1. Regressionem
Apparatus simplicissimus discendi accessus qui a doctrina supervisus deviat est regressio linearis. Cognitione ab independens variabilium variabilium maxime adiuvatur ad solutiones regressionis quaestiones et praedictiones de variabilibus continuis dependentibus creandis.
Linea aptissima invenienda, quae adiuvet ad praedicendum eventum in variabilibus continuis dependens, finis est regressionis linearis. Domus pretia, aetas, et merces exempla sunt aliquot bonorum continuarum.
Exemplar notum quod simplex regressio linearis utitur recta linea ad computandum consociationem inter unam variabilem independentem et variabilem dependens. Plures quam duae variabiles independentes in multiplici regressione lineari sunt.
A linearibus exemplar regressionis quattuor suppositis suppositis habet:
- Linearitas: Connexio linearis est inter X et medium ipsius Y.
- Homoscedastinitas: Pro omni valore X, residua variatio idem est.
- Libertatis: Observationes sunt independentes ab invicem secundum independentiae.
- Normalitatem: Cum X figitur, Y regulariter distribuitur.
Regressio linearis egregie facit pro notitia quae per lineas separari potest. Superfluum facere potest utendo regularizatione, crucis-validationis, reductionis technicis dimensiva. Sunt autem instantiae ubi multae notae machinationes requiruntur, quae interdum in superfluitate et strepitu resultant.
2. Regressionem Logistic
Regressio logistica est alia machina discendi ars quae a studiorum cura recedit. Maior usus eius classificatio est, dum etiam ad regressionem problematum adhiberi potest.
Regressio logistica adhibetur ad praenuntianda categorica dependens variabilis utens notitias a factoribus independentibus. Propositum est outputationes inserere, quae tantum inter 0 et 1 cadere possunt.
Totalis inputium praegravium processit functionis sigmoideae, functionis activationis quae valores inter 0 et 1 conversos discurrit.
Fundamentum regressionis logisticae est maxime probabilis aestimatio, methodus computandi parametros probabilis distributionis specificae datae notae observatae.
3. Decision Arbor
Alius apparatus discendi methodus, qua surculae discendi praeerant, est decisio arboris. Utraque enim classificationis et regressionis proventus, arbori decisioni accedere potest, adhiberi potest.
Hoc instrumentum deliberationis, quod arboris simile est, repraesentationibus utitur ut actiones eventus, sumptus, repercussiones ostendant. Notitia idea in partes separatas dividendo analoga menti humanae.
Notitia in partes distinctas quantum granulare potuimus. Decision Arbor obiectiva principale est ad exemplar aedificandum disciplinae quae ad praevidendum genus scopo variabilis adhiberi potest. Valores absentes automatice tractari possunt utendo Decisione Arbor.
Nulla postulatio unius-iaculationis modum translitterandi, dummy variabilium, aliave notationis vestigia pretractatio. Rigidum sensu difficile est novas notitias ei addere. Si additas intitulatum notas adfers, arborem totam dataset retineas.
Quam ob rem, decisiones Arbores electionis pauperum sunt ad omnem applicationem quae exemplar mutationis dynamicae requirit.
Ex genere scopo variabili, decisiones arbores in duas species distinguuntur;
- Categorica Variabilis: Arbor Decisionis in qua meta variabilis est Categorica.
- Continua Variabilis: Decisionis Arbor in qua meta variabilis est Continua.
4. Random Forest
Methodus Random Forest est proximus apparatus discendi ars et apparatus exquisitus algorithmus discendi late usus est in exitibus classificationibus et regressionibus. Est etiam arbor innititur methodo, similis arboris sententiae.
Silva arborum, vel multarum arborum decisionum, a silva temere modus iudicandi adhibetur. Cum negotia classificationis tractans, methodus silvarum temere variabilium categoricas adhibebat, dum regressionem munerum tractat cum dataste, quae continentes variabiles continent.
Ensemblea, sive multorum exemplorum permixtio, id quod methodus silvae temere facit, quae praedictiones coetus exemplorum potius quam uni modo fiunt.
Facultas adhibendae tum classificationis et regressionis problematum, quae maiorem machinae recentiorum systemata discendi constituunt, clavis prodest silvae incertis.
Duo diversa consilia ab Ensemble adhibentur:
- Bagging: Hoc faciendo, plura data sunt ad institutionem dataset. Variatio praenotionis minuendae fit.
- Boosting est processus discentium debilium coniungendi cum fortibus discentibus ad exempla successiva aedificanda, inde in finali exemplari summa cum diligentia.
5. SIMPLEX Bayes
Binarium (duorum-classis) et multi-genus classificationis causa solvi potest utens ars technica Naive Bayes. Cum methodus explicatur utendi binarii vel categoriae valorum input, simplicissimus est capere. Assumptio classificantis a Bayes Naive facta est quod existentia unius plumae in genere nullam habet praesentiam ullius alterius notae.
Formula supra indicata:
- P(H): hypothesis H recte probabilis est. Prior probabilitas ad hoc refertur.
- P(E): verisimilitudo probationum
- P(E|H): Verisimilis est hypothesin testimoniis fulciri.
- P(H|E): Verisimilitudo est hypothesis vera, testimoniis datis.
Naive Bayes classificans singulas istarum notarum singulatim consideret, cum certum quendam exitum verisimilitudinem determinans, etsi haec sibi inter se connexa sint. Simplex Bayesian exemplar est ad magnas notitias fabricandas et efficax.
Notum est melius praestare quam artificiosissimas categorisationum etiam implicatissimas esse dum fundamentales sunt. Est collectio algorithmorum quae omnes fundantur in Theoremate Baye, quam methodus una.
6. K-proximi
Proximi K-proximi (kNN) ars est subsessor machinae eruditionis praefecti quae adhiberi potest ad quaestiones classificationes et regressiones electronicas adhiberi. KNN algorithmus praesumit comparabilia obiecta prope inveniri posse.
Eam recolimus congregationem unanimorum hominum. kNN efficit ideam similitudinis inter alia puncta data propinquitatis, propinquitatis vel distantiae utentibus. Ut notificata invisibilia titulumque innixum in proximis punctis intitulatis notis observandis, methodus mathematicus adhibeatur ad separationem inter puncta in graphe determinandam.
Distantiam inter puncta data tibi determinare debes ut maculas proximas comparabiles cognoscas. Distantiae mensurae ut distantiae Euclideae, distantia Hamming, distantia Manhattan, et distantia Minkowski ad hoc adhiberi possunt. In K notus est numerus proximus proximus, et est saepe impar numerus.
KNN applicari potest ad problemata classificationem et regressionem. Praedictio facta cum KNN ad quaestiones regressionis adhibita fundatur in medio vel mediane eventuum simillimorum K.
Effectus classificationis algorithmus in KNN fundatus determinari potest sicut classis maxima frequentia inter K simillima eventa. Omnis instantia essentialiter suffragium fert pro suo genere, et praedicatio pertinet ad genus quod plurima suffragia recipit.
7. K-modo
Est ars indisciplinatorum studiorum, quae ibil quaestiones alloquitur. Datae copiae in certos racemos divisae sunt, eam K vocant — ita ut puncta singula data sint homogenea et ab aliis racemis distincta.
K-ibil methodus significat;
- Pro quolibet botro, K significat algorithmus ibit k centroides, seu puncta.
- Cum centroids proximis vel K racemis, quodlibet punctum datae botrum format.
- Nunc ibit nova centroids pendentibus membris botri iam adstantibus.
- Artissima distantia inter punctum datae his renovatis centroids computatur. Donec centroids non mutatur, hic processus iteratur.
Citius, certius, et simplicius comprehendere. Si quaestiones adsunt, aptabilitas k-medium facit simplices adaptationes. Cum schedae inter se distinctae vel bene separatae sunt, eventus sunt optimi. Devium notitia vel manor administrare non potest.
8. Support Vector Machines
Cum technica SVM utens ad notitias indicandas, notitia rudis ad puncta in spatio n dimensionis (ubi n est numerus linearum quas habes). Data tunc facile indicari possunt quia uniuscuiusque valoris momentum cum certo coordinato coniungitur.
Notitias separare et in graphi imponere, lineas quae classificas notas adhibent. Accessus ad singulas notitias punctim machinatur ut punctum in spatio n dimensio, ubi n numerus linearum quas habes et valor uniuscuiusque plumae est certae coordinationis valor.
Lineam nunc ponemus, quae notitias in duas partes datas dividit, quae aliter in genere sunt. Distantiae a proximis punctis in singulis binis circulis per hanc lineam longissime distantes erunt.
Cum duo puncta proxima sunt illa quae maxime distant a linea in exemplo superiore, linea quae divisit notitias in duos circulos aliter in genere medius est. Classificator noster hic versus est.
9. Dimensionality Reductio
Usura accessus reductionis dimensionalitatis, notitia disciplinae pauciores variabiles initus habere poterat. In simplicibus verbis, refertur ad processum diminutionis quantitatis tuae plumae statutae. Cogitemus vestra dataset has 100 columnas; extenuatio dimensiva hanc quantitatem ad 20 columnas decrescet.
Exemplar automatice magis urbanum crescit et maius periculum est quam numerus linearum oritur. Maxima causa cum notitia in majoribus dimensionibus operando est illa quae "maledictio dimensionalitatis" cognoscitur, quod fit cum notitia tua nimiam notarum numerum continet.
Haec elementa adhiberi possunt ad reductionem dimensionalitatem perficiendam:
- Ad inveniendum et eligendum proprietates pertinentes, pluma lectio adhibetur.
- Usura iam exsistentia lineamentis, pluma machinalis manually novas lineamenta gignit.
Conclusio
Apparatus supervisus vel procuratio discendi utrumque potest. Disciplinam procurationem elige, si notitia tua minus copiosa est ac praetexta ad erudiendum.
Magnae notitiae copiae saepe meliores eventus efficiunt et efficiunt utentes indisciplinato doctrina. alta doctrina methodi optimae sunt si collectio notitiarum notabilium habeas quae parabilia sunt.
habeo doctrina doctrinarum subsidia et alta quaedam argumenta studuisti. Neural retia' notae, usus et angustiae tibi nunc perspicuae sunt. Postrema, sed non minimum, optiones diversarum programmandi linguarum, IDES, suggestuum considerasti cum ad tuum creando factum est. Apparatus eruditionis exemplum.
Proximum hoc facere debes studere et uti quisque doctrina apparatus accessio. Etiamsi res lata sit, quivis locus paucis horis comprehendi potest, si eius profunditatem intendas. Unaquaeque res sola ab aliis stat.
De uno tempore ad tempus cogitandum, illud stude, ad effectum deducendum, et lingua arbitrii tui utere ad algorithmum in eo efficiendum.
Leave a Reply