Hvad er nogle af de mest almindelige algoritmer, der bruges i maskinlæring?
Maskinlæring, en undergruppe af kunstig intelligens, involverer brugen af algoritmer og statistiske modeller for at gøre det muligt for computere at udføre opgaver uden eksplicitte instruktioner ved i stedet at stole på mønstre og slutninger. Inden for dette domæne er der udviklet adskillige algoritmer til at løse forskellige typer problemer, lige fra klassificering og regression til klyngedannelse og dimensionalitetsreduktion.
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Har en uovervåget model brug for træning, selvom den ikke har nogen mærkede data?
En uovervåget model i maskinlæring kræver ikke mærkede data til træning, da den har til formål at finde mønstre og relationer i dataene uden foruddefinerede etiketter. Selvom uovervåget læring ikke involverer brug af mærkede data, skal modellen stadig gennemgå en træningsproces for at lære den underliggende struktur af dataene
Hvordan evaluerer vi effektiviteten af klyngealgoritmer i fravær af mærkede data?
Inden for kunstig intelligens, specifikt i maskinlæring med Python, er evaluering af effektiviteten af klyngealgoritmer i fravær af mærkede data en vigtig opgave. Clustering-algoritmer er uovervågede læringsteknikker, der har til formål at gruppere lignende datapunkter sammen baseret på deres iboende mønstre og ligheder. Mens fraværet af mærkede data
Hvad er forskellen mellem k-middel og middelforskydningsklyngealgoritmer?
K-middel og middelforskydnings-klyngealgoritmerne er begge meget brugte inden for maskinlæring til klyngeopgaver. Mens de deler målet om at gruppere datapunkter i klynger, adskiller de sig i deres tilgange og karakteristika. K-means er en tyngdepunktsbaseret klyngealgoritme, der har til formål at opdele dataene i k distinkte klynger. Det
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/MLP maskinindlæring med Python, Klyngedannelse, k-middel og middel skift, K betyder med titanisk datasæt, Eksamensgennemgang
Hvad er begrænsningen af k-middel-algoritmen, når grupper af forskellig størrelse grupperes?
K-means-algoritmen er en meget brugt klyngealgoritme i maskinlæring, især i uovervågede læringsopgaver. Det sigter mod at opdele et datasæt i k distinkte klynger baseret på ligheden mellem datapunkter. Imidlertid har k-betydningsalgoritmen visse begrænsninger, når det kommer til at klynge grupper af forskellig størrelse. I dette svar vil vi overveje