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वीडियो: एमएल एल्गोरिथम क्या है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
मशीन लर्निंग ( एमएल ) का वैज्ञानिक अध्ययन है एल्गोरिदम और सांख्यिकीय मॉडल जो कंप्यूटर सिस्टम स्पष्ट निर्देशों का उपयोग किए बिना एक विशिष्ट कार्य करने के लिए उपयोग करते हैं, इसके बजाय पैटर्न और अनुमान पर निर्भर करते हैं। इसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सबसेट के रूप में देखा जाता है।
यह भी सवाल है कि मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम क्या हैं?
इसकी सबसे बुनियादी पर, मशीन लर्निंग क्रमादेशित का उपयोग करता है एल्गोरिदम जो स्वीकार्य सीमा के भीतर आउटपुट मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए इनपुट डेटा प्राप्त करते हैं और उसका विश्लेषण करते हैं। चार प्रकार के होते हैं मशीन लर्निंग एल्गोरिदम : पर्यवेक्षित, अर्ध-पर्यवेक्षित, अनुपयोगी और सुदृढीकरण.
इसके अतिरिक्त, सबसे अच्छा मशीन लर्निंग एल्गोरिदम क्या है? शीर्ष 10 मशीन लर्निंग एल्गोरिदम
- भोले बेयस क्लासिफायरियर एल्गोरिथम।
- K का अर्थ है क्लस्टरिंग एल्गोरिथम।
- समर्थन वेक्टर मशीन एल्गोरिदम।
- एप्रीओरी एल्गोरिथम।
- रेखीय प्रतिगमन।
- रसद प्रतिगमन।
- कृत्रिम तंत्रिका प्रसार।
- यादृच्छिक वन।
इसके अलावा, आप ML एल्गोरिथम कैसे लिखते हैं?
स्क्रैच से किसी भी मशीन लर्निंग एल्गोरिथम को लिखने के लिए 6 चरण: परसेप्ट्रॉन केस स्टडी
- एल्गोरिथम की एक बुनियादी समझ प्राप्त करें।
- कुछ अलग सीखने के स्रोत खोजें।
- एल्गोरिथ्म को टुकड़ों में तोड़ें।
- एक साधारण उदाहरण से शुरू करें।
- एक विश्वसनीय कार्यान्वयन के साथ मान्य करें।
- अपनी प्रक्रिया लिखें।
सेल्फ लर्निंग एल्गोरिथम क्या है?
स्वयं - लर्निंग एल्गोरिदम (या जैसा कि मैं कहता हूं मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में शामिल हैं। हालाँकि, उप-क्षेत्र मशीन लर्निंग उन एल्गोरिदम कि धीरे-धीरे सीखना कुछ डोमेन में डेटा को देखकर ज्ञान।
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एल्गोरिथम डेवलपर क्या है?
एल्गोरिथम डेवलपर का कार्य कर्तव्य शोध, लेखन और प्रदर्शन परीक्षण एल्गोरिदम के इर्द-गिर्द घूमता है। आम तौर पर, एल्गोरिदम एक सिस्टम से डेटा का उपयोग क्रियाओं, प्रक्रियाओं या रिपोर्ट को उत्पन्न करने के लिए करता है, इसलिए आपके द्वारा बनाए गए प्रत्येक एल्गोरिदम के साथ, आपको पहले लक्ष्यों की पहचान करनी चाहिए और फिर विशिष्ट परिणाम प्राप्त करने के लिए काम करना चाहिए।
एआई एमएल और एनएलपी क्या है?
मशीन लर्निंग (एमएल) में मॉडल और एल्गोरिदम होते हैं जो एआई प्राप्त करने का एक साधन हैं। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मशीनों को एक विशेष प्रकार के एआई तक पहुंचने में मदद करने का एक तरीका है, जहां मशीनें प्राकृतिक भाषा (जैसे व्याकरण) को समझ सकती हैं। एनएलपी आधारित एआई प्राप्त करने के लिए एमएल एल्गोरिदम और मॉडल का एक सेट इस्तेमाल किया जा सकता है
एमएल रिग्रेशन क्या है?
प्रतिगमन एक एमएल एल्गोरिथ्म है जिसे वास्तविक क्रमांकित आउटपुट की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है; जैसे तापमान, स्टॉक मूल्य, आदि। प्रतिगमन एक परिकल्पना पर आधारित है जो रैखिक, द्विघात, बहुपद, गैर-रेखीय, आदि हो सकता है। परिकल्पना एक ऐसा कार्य है जो कुछ छिपे हुए मापदंडों और इनपुट मूल्यों पर आधारित है
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एफपी ग्रोथ एल्गोरिथम के लाभ इस एल्गोरिथम में वस्तुओं की जोड़ी नहीं की जाती है और यह इसे तेज बनाता है। डेटाबेस को मेमोरी में एक कॉम्पैक्ट संस्करण में संग्रहीत किया जाता है। यह लंबे और छोटे बारंबार पैटर्न दोनों के खनन के लिए कुशल और मापनीय है