Mündəricat:
Video: Maşın öyrənməsində çərçivə nədir?
2024 Müəllif: Lynn Donovan | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2023-12-15 23:43
Nədir Maşın Öyrənmə Çərçivəsi . A Maşın Öyrənmə Çərçivəsi tərtibatçılara daha asan və tez qurmağa imkan verən interfeys, kitabxana və ya alətdir maşın öyrənməsi modellər, əsas alqoritmlərin incəliklərinə girmədən.
Həmçinin bilin, maşın öyrənməsi üçün hansı çərçivə ən yaxşısıdır?
Mən burada trend olan maşın öyrənmə çərçivələrini müzakirə etmək istəyirəm
- TensorFlow. Hazırda TensorFlow Machine Learning çərçivələri siyahısında birinci yerdədir.
- Kafe.
- Microsoft Koqnitiv Alətlər dəsti.
- Məşəl.
- MXNet.
- Zəncirçi.
- Keras.
Sonradan sual yaranır ki, dərin öyrənmədə çərçivə nədir? A dərin öyrənmə çərçivəsi qurmağa imkan verən interfeys, kitabxana və ya alətdir dərin öyrənmə əsas alqoritmlərin təfərrüatlarına girmədən modelləri daha asan və tez qura bilərsiniz. Onlar əvvəlcədən qurulmuş və optimallaşdırılmış komponentlər toplusundan istifadə edərək modelləri müəyyən etmək üçün aydın və qısa yol təqdim edir.
Bu şəkildə neyron şəbəkə çərçivəsi nədir?
Məşəl elmi hesablamadır çərçivə maşın öyrənmə alqoritmləri üçün geniş dəstək təklif edir. PyTorch əsasən məşəllə dərindən öyrənmə limanıdır çərçivə dərin tikinti üçün istifadə olunur neyron şəbəkələri və mürəkkəblik baxımından yüksək olan tenzor hesablamalarının yerinə yetirilməsi.
TensorFlow bir çərçivədirmi?
TensorFlow Google-un açıq mənbəli süni intellektdir çərçivə maşın öyrənməsi və yüksək performanslı ədədi hesablamalar üçün. TensorFlow məlumat axını qrafiklərini qurmaq və icra etmək üçün C++ dilini işə salan Python kitabxanasıdır. O, bir çox təsnifat və reqressiya alqoritmlərini və daha çox, dərin öyrənmə və neyron şəbəkələrini dəstəkləyir.
Tövsiyə:
Maşın öyrənməsində ümumiləşdirmə xətası nədir?
Maşın öyrənməsi və statistik öyrənmə nəzəriyyəsində nəzarət edilən öyrənmə tətbiqlərində ümumiləşdirmə xətası (nümunədən kənar xəta kimi də tanınır) alqoritmin əvvəllər görünməmiş məlumatlar üçün nəticə dəyərlərini nə dərəcədə dəqiq proqnozlaşdıra bilməsinin ölçüsüdür
Maşın öyrənməsində model sürüşməsi nədir?
Vikipediyadan, pulsuz ensiklopediyadan. Proqnozlaşdırma analitikasında və maşın öyrənməsində konsepsiyanın sürüşməsi, modelin proqnozlaşdırmağa çalışdığı hədəf dəyişənin statistik xüsusiyyətlərinin zamanla gözlənilməz şəkildə dəyişməsi deməkdir. Bu problemlərə səbəb olur, çünki zaman keçdikcə proqnozlar daha az dəqiq olur
Maşın öyrənməsində reqressiya problemi nədir?
Reqressiya problemi çıxış dəyişəninin “əmək haqqı” və ya “çəki” kimi real və ya davamlı dəyər olduğu zaman yaranır. Çox müxtəlif modellərdən istifadə etmək olar, ən sadəi xətti reqressiyadır. O, məlumatları nöqtələrdən keçən ən yaxşı hiper təyyarə ilə uyğunlaşdırmağa çalışır
Maşın öyrənməsində model yerləşdirmə nədir?
Model Yerləşdirmə nədir? Yerləşdirmə məlumatlara əsaslanaraq praktiki biznes qərarları qəbul etmək üçün maşın öyrənmə modelini mövcud istehsal mühitinə inteqrasiya etdiyiniz üsuldur
Maşın öyrənməsində funksiyaların azaldılması nədir?
Xüsusiyyətlərin azaldılmasından istifadənin məqsədi kompüterin öz funksiyasını yerinə yetirmək üçün emal etməli olduğu funksiyaların (və ya dəyişənlərin) sayını azaltmaqdır. Xüsusiyyətlərin azaldılması ölçülərin sayını azaltmaq üçün istifadə olunur, məlumatı daha az seyrək və maşın öyrənmə tətbiqləri üçün daha statistik əhəmiyyətli edir