რა არის ამ გაკვეთილების სერიის მთავარი აქცენტი მანქანურ სწავლაზე?
ამ გაკვეთილების სერიის მთავარი აქცენტი მანქანათმცოდნეობის შესახებ არის ყოვლისმომცველი შესავალი პრაქტიკული მანქანათმცოდნეობის შესახებ Python-ით. ამ გაკვეთილების სერიაში, ჩვენ მიზნად ისახავს აღჭურვა მოსწავლეებს ფუნდამენტური ცოდნითა და უნარებით, რომლებიც აუცილებელია მანქანური სწავლების ალგორითმების გასაგებად და გამოსაყენებლად Python პროგრამირების ენის გამოყენებით. მანქანათმცოდნეობა არის ქვეველი
როდის გახდა მხარდამჭერი ვექტორული მანქანები ფართოდ აღიარებული მანქანათმცოდნეობის სფეროში?
მხარდაჭერის ვექტორული მანქანები (SVM) ფართოდ იქნა აღიარებული მანქანური სწავლების სფეროში მათი კომპლექსური კლასიფიკაციისა და რეგრესიის ამოცანების გატარების უნარით. SVM პირველად შემოიღეს ვლადიმერ ვაპნიკმა და ალექსეი ჩერვონენკისმა 1960-იან და 1970-იან წლებში, მაგრამ მხოლოდ 1990-იან წლებში მიიპყრო მნიშვნელოვანი ყურადღება და ფართოდ აღიარებული. In
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/MLP მანქანური სწავლება Python- ით, შესავალი, Python– ით პრაქტიკული მანქანური სწავლების შესავალი, გამოცდის მიმოხილვა
რატომ არის რეკომენდებული Python 3-ის საბაზისო გაგება ამ გაკვეთილების სერიასთან ერთად?
Python 3-ის საბაზისო გაგება რეკომენდირებულია რამდენიმე მიზეზის გამო მიჰყვეთ ამ გაკვეთილების სერიას პითონის პრაქტიკული მანქანური სწავლების შესახებ. პითონი არის ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული პროგრამირების ენა მანქანათმცოდნეობის და მონაცემთა მეცნიერების სფეროში. იგი ფართოდ გამოიყენება მისი სიმარტივის, წაკითხვისა და ფართო ბიბლიოთეკებისთვის
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/MLP მანქანური სწავლება Python- ით, შესავალი, Python– ით პრაქტიკული მანქანური სწავლების შესავალი, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის სამი ნაბიჯი, რომლებშიც თითოეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი იქნება დაფარული?
ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, განსაკუთრებით პითონის მანქანური სწავლების სფეროში, არსებობს სამი ფუნდამენტური ნაბიჯი, რომლებიც, როგორც წესი, მიჰყვება თითოეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმის დაფარვას. ეს ნაბიჯები აუცილებელია მანქანური სწავლების ალგორითმების ეფექტურად გასაგებად და განხორციელებისთვის. ისინი უზრუნველყოფენ სტრუქტურირებულ მიდგომას მოდელების შექმნისა და შეფასებისას, რაც საშუალებას აძლევს პრაქტიკოსებს
რა არის თეორიული ნაბიჯის მიზანი მანქანათმცოდნეობის ალგორითმის გაშუქებაში?
მანქანური სწავლების ალგორითმის გაშუქების თეორიული ეტაპის მიზანია მანქანური სწავლის ძირითადი კონცეფციებისა და პრინციპების გაგების მყარი საფუძველი. ეს ნაბიჯი გადამწყვეტ როლს თამაშობს იმის უზრუნველსაყოფად, რომ პრაქტიკოსებს ჰქონდეთ ყოვლისმომცველი გააზრება თეორიის მიღმა არსებული ალგორითმების გამოყენებით. ჩაღრმავებით