Què és un vector suport?
Un vector de suport és un concepte fonamental en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, concretament en l'àrea de màquines de vectors de suport (SVM). Els SVM són una potent classe d'algoritmes d'aprenentatge supervisat que s'utilitzen àmpliament per a tasques de classificació i regressió. El concepte de vector de suport constitueix la base de com funcionen i són els SVM
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Què és un arbre de decisió?
Un arbre de decisions és un algorisme d'aprenentatge automàtic potent i àmpliament utilitzat que està dissenyat per resoldre problemes de classificació i regressió. És una representació gràfica d'un conjunt de regles utilitzades per prendre decisions en funció de les característiques o atributs d'un conjunt de dades determinat. Els arbres de decisió són especialment útils en situacions en què les dades
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
L'algoritme K de veïns més propers és adequat per crear models d'aprenentatge automàtic entrenables?
L'algorisme K de veïns més propers (KNN) és realment adequat per construir models d'aprenentatge automàtic entrenables. KNN és un algorisme no paramètric que es pot utilitzar tant per a tasques de classificació com de regressió. És un tipus d'aprenentatge basat en instàncies, on les noves instàncies es classifiquen en funció de la seva similitud amb les instàncies existents a les dades d'entrenament. KNN
Com es pot avaluar el rendiment d'un model d'aprenentatge profund entrenat?
Per avaluar el rendiment d'un model d'aprenentatge profund entrenat, es poden utilitzar diverses mètriques i tècniques. Aquests mètodes d'avaluació permeten als investigadors i professionals avaluar l'eficàcia i la precisió dels seus models, proporcionant informació valuosa sobre el seu rendiment i les àrees potencials de millora. En aquesta resposta, explorarem diverses tècniques d'avaluació utilitzades habitualment
Quin és el paper dels vectors de suport a les màquines de vectors de suport (SVM)?
Support Vector Machines (SVM) és un algorisme popular d'aprenentatge automàtic que s'utilitza àmpliament per a tasques de classificació i regressió. Es basa en el concepte de trobar un hiperpla òptim que separi els punts de dades en diferents classes. El paper dels vectors de suport en SVM és crucial per determinar aquest hiperpla òptim. A SVM, suport
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Aprenentatge automàtic EITC/AI/MLP amb Python, Màquina de suport de vectors, Suporta els fonaments de la màquina vectorial, Revisió de l'examen
Quin és el principal repte de l'algorisme de K veïns més propers i com es pot abordar?
L'algorisme K de veïns més propers (KNN) és un algorisme d'aprenentatge automàtic popular i àmpliament utilitzat que entra dins de la categoria d'aprenentatge supervisat. És un algorisme no paramètric, és a dir, no fa cap hipòtesi sobre la distribució de dades subjacent. KNN s'utilitza principalment per a tasques de classificació, però també es pot adaptar per a la regressió
Quin és l'objectiu de l'algoritme K de veïns més propers (KNN) en l'aprenentatge automàtic?
L'algorisme K de veïns més propers (KNN) és un algorisme fonamental i molt utilitzat en el camp de l'aprenentatge automàtic. És un mètode no paramètric que es pot utilitzar tant per a tasques de classificació com de regressió. L'objectiu principal de l'algorisme KNN és predir la classe o el valor d'un punt de dades donat mitjançant la recerca
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Aprenentatge automàtic EITC/AI/MLP amb Python, Programació d'aprenentatge automàtic, Definint l'algorisme de veïns més propers de K, Revisió de l'examen
Quin és el rang típic de precisions de predicció aconseguides per l'algoritme de K veïns més propers en exemples del món real?
L'algorisme K de veïns més propers (KNN) és una tècnica d'aprenentatge automàtic molt utilitzada per a tasques de classificació i regressió. És un mètode no paramètric que fa prediccions basades en la similitud dels punts de dades d'entrada amb els seus k-veïns més propers al conjunt de dades d'entrenament. La precisió de predicció de l'algoritme KNN pot variar en funció de diversos factors
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Aprenentatge automàtic EITC/AI/MLP amb Python, Programació d'aprenentatge automàtic, K aplicació de veïns més propers, Revisió de l'examen
Com es calcula l'error quadrat per determinar la precisió d'una línia de millor ajust?
L'error quadrat és una mètrica que s'utilitza habitualment per determinar la precisió d'una línia de millor ajust en el camp de l'aprenentatge automàtic. Quantifica la diferència entre els valors predits i els valors reals en un conjunt de dades. En calcular l'error quadrat, podem avaluar fins a quin punt la línia de millor ajust representa el subjacent
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Aprenentatge automàtic EITC/AI/MLP amb Python, Programació d'aprenentatge automàtic, Programació R al quadrat, Revisió de l'examen
Com podem seleccionar un classificador entrenat a Python mitjançant el mòdul 'pickle'?
Per seleccionar un classificador entrenat a Python mitjançant el mòdul 'pickle', podem seguir uns quants passos senzills. Pickling ens permet serialitzar un objecte i desar-lo en un fitxer, que es pot carregar i utilitzar més tard. Això és especialment útil quan volem desar un model d'aprenentatge automàtic entrenat, com ara
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Aprenentatge automàtic EITC/AI/MLP amb Python, Regressió, Decapat i descamació, Revisió de l'examen
- 1
- 2