Ақпараттық технологияларды дамытудағы қазіргі заманғы процестер. Машиналық оқыту принциптері, нейрондық желілер. Жасанды интеллекті қолдану аясы
жүктеу/скачать 26,29 Kb.
|
| Жіктеу және регрессия
Мәселені шешу үшін машиналық оқытуды қолданғанда көбінесе нысанды анықтау немесе пайдаланушының кіруін болжау сияқты әртүрлі мақсаттар болады. Алма мәселесін шешіңіз - біздің мақсатымыз кескінді жіктеу және берілген мағынасыз пиксельдер жиынтығы қандай жемістерге қатысты болатындығын анықтау болды. Бұл «классификатор» деп айтылады, өйткені ол пиксель аймақтарын жіктейді және қандай жеміс болуы мүмкін екенін шешеді. Содан кейін клиенттің алдын-ала мәліметтері негізінде сатып алушының профилін болжаудың аналитикалық мәселесін шешіңіз. Бұл «регрессия» мәселесі, бұл клиенттің шынымен де макарон сүйетін, алыс қашықтықтағы, иттермен жүретін-жүрмейтіндігіне болжау жасау үшін алдын-ала мәліметтерді қолданумен байланысты. Жіктеу дегеніміз - берілген объектіге затбелгі беру міндеті. Мысалы, өздігінен жүретін автомобиль жолдағы объект байкер, басқа көлік, құлатылған ағаш және т.б. екендігін анықтау үшін классификацияны қолданады. Осыны басқа машинамен оқыту модельдерімен бірге қолданушыға дұрыс жауап беру үшін қолдануға болады. жаңадан табылған объект. Классификацияның мақсаты - компьютерлерге объектілерді тануға мүмкіндік беру, әдетте суреттерден емес. Екінші жағынан регрессия мәліметтер негізінде статистикалық болжау жасау үшін қолданылады. Өздігінен жүретін автомобильдің мысалында регрессия жолдағы сызықтарды табу үшін қолданылатын технология болуы мүмкін. Жол сызықтарының бәрі бірдей жақсы боялмаған, кейбірінде олқылықтар, жарықтар бар немесе олар тіпті жоқ. Компьютерлік ғалымдар дискіде жиналған алдыңғы жол сызбасы туралы деректер негізінде болмаса да, сызықтың күткен жерін талдау үшін регрессияны қолдана алады. Жіктеу және регрессия терең білім алудың жалғыз әдісі емес. Бұл машиналарды оқыту алгоритмдерінің көпшілігіне жататын екі басым категория. Егер сіз машинаны оқыту алгоритмдерін зерттеуді қаласаңыз, мен осы мақаланы ұсынамын. жүктеу/скачать 26,29 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|