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एमएल एल्गोरिथम क्या है?
एमएल एल्गोरिथम क्या है?

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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

  1. एल्गोरिथम की एक बुनियादी समझ प्राप्त करें।
  2. कुछ अलग सीखने के स्रोत खोजें।
  3. एल्गोरिथ्म को टुकड़ों में तोड़ें।
  4. एक साधारण उदाहरण से शुरू करें।
  5. एक विश्वसनीय कार्यान्वयन के साथ मान्य करें।
  6. 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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