Sisukord:
Video: Mis on masinõppe raamistik?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:45
Mis on Masinõppe raamistik . A Masinõppe raamistik on liides, raamatukogu või tööriist, mis võimaldab arendajatel hõlpsamini ja kiiremini luua masinõpe mudelid, laskumata aluseks olevate algoritmide täppidesse.
Tea ka, milline raamistik on masinõppe jaoks parim?
Tahan siin arutada trendikaid masinõppe raamistikke
- TensorFlow. Praegu on TensorFlow masinõppe raamistike nimekirjas esikohal.
- Kohvik.
- Microsofti kognitiivsete tööriistade komplekt.
- Tõrvik.
- MXNet.
- Chainer.
- Keras.
Seejärel tekib küsimus, mis on süvaõppe raamistik? A süvaõppe raamistik on liides, raamatukogu või tööriist, mis võimaldab meil luua sügav õppimine lihtsamalt ja kiiremini, ilma aluseks olevate algoritmide üksikasjadesse laskumata. Need pakuvad selget ja kokkuvõtlikku viisi mudelite määratlemiseks, kasutades eelehitatud ja optimeeritud komponentide kogumit.
Mis on sel viisil närvivõrgu raamistik?
Torch on teaduslik andmetöötlus raamistik mis pakub laialdast tuge masinõppe algoritmidele. PyTorch on põhimõtteliselt Torchi süvaõppe port raamistik kasutatakse sügavate ehitamiseks närvivõrgud ja keerukuse poolest kõrge tensorarvutuste teostamine.
Kas TensorFlow on raamistik?
TensorFlow on Google'i avatud lähtekoodiga AI raamistik masinõppeks ja suure jõudlusega arvarvutamiseks. TensorFlow on Pythoni teek, mis kutsub C++ andmevoograafikute koostamiseks ja täitmiseks. See toetab paljusid klassifitseerimis- ja regressioonialgoritme ning üldisemalt sügavat õppimist ja närvivõrke.
Soovitan:
Mis on masinõppe üldistusviga?
Juhendatud õpperakendustes masinõppes ja statistilises õppimisteoorias on üldistusviga (tuntud ka kui valimiväline viga) mõõt selle kohta, kui täpselt suudab algoritm ennustada varem nähtamatute andmete tulemuste väärtusi
Mida peaksin masinõppe jaoks õppima?
Enne masinõppe õppimise alustamist oleks parem, kui tutvuksite järgmise teemaga üksikasjalikumalt. Tõenäosusteooria. Lineaaralgebra. Graafiteooria. Optimeerimise teooria. Bayesi meetodid. Arvestus. Mitme muutujaga arvutus. Ja programmeerimiskeeled ja andmebaasid nagu:
Mis on masinõppe regressiooniprobleem?
Regressiooniprobleem on siis, kui väljundmuutujaks on reaalne või pidev väärtus, näiteks "palk" või "kaal". Kasutada saab palju erinevaid mudeleid, lihtsaim on lineaarne regressioon. See püüab sobitada andmeid parima hüpertasandiga, mis läbib punkte
Mis on masinõppe analüütika?
Masinõpe on andmeanalüüsi meetod, mis automatiseerib analüütilise mudeli loomise. See on tehisintellekti haru, mis põhineb ideel, et süsteemid saavad andmetest õppida, mustreid tuvastada ja otsuseid teha minimaalse inimese sekkumisega
Milline Azure'i teenus suudab pakkuda masinõppe jaoks suurandmete analüüsi?
Õppetee kirjeldus Microsoft Azure pakub tugevaid teenuseid suurandmete analüüsimiseks. Üks tõhusamaid viise on salvestada oma andmed Azure Data Lake Storage Gen2 ja seejärel töödelda neid Sparki abil Azure Databricksis. Azure Stream Analytics (ASA) on Microsofti teenus reaalajas andmeanalüüsiks