Kio estas la ĉefa fokuso de ĉi tiu lernilo-serio pri maŝina lernado?
La ĉefa fokuso de ĉi tiu lernilo-serio pri maŝinlernado estas provizi ampleksan enkondukon al praktika maŝinlernado kun Python. En ĉi tiu lernilo-serio, ni celas ekipi lernantojn per la fundamentaj scioj kaj kapabloj necesaj por kompreni kaj apliki maŝinlernajn algoritmojn uzante la programlingvon Python. Maŝina lernado estas subkampo
Kiam subtenaj vektoraj maŝinoj fariĝis vaste rekonitaj en la kampo de maŝinlernado?
Subtenaj Vektoraj Maŝinoj (SVMoj) estis vaste rekonitaj en la kampo de maŝinlernado pro sia kapablo pritrakti kompleksajn klasifikajn kaj regresajn taskojn. SVMoj unue estis lanĉitaj fare de Vladimir Vapnik kaj Alexey Chervonenkis en la 1960-aj jaroj kaj 1970-aj jaroj, sed daŭris ĝis la 1990-aj jaroj ke ili akiris gravan atenton kaj iĝis vaste rekonitaj. En
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Enkonduko, Enkonduko al praktika maŝina lernado per Python, Ekzamena revizio
Kial rekomendas havi bazan komprenon pri Python 3 por sekvi kune kun ĉi tiu lernilo-serio?
Havi bazan komprenon pri Python 3 estas tre rekomendite sekvi kune kun ĉi tiu lernilo-serio pri praktika maŝinlernado kun Python pro pluraj kialoj. Python estas unu el la plej popularaj programlingvoj en la kampo de maŝinlernado kaj datumscienco. Ĝi estas vaste uzata pro sia simpleco, legebleco kaj ampleksaj bibliotekoj
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Enkonduko, Enkonduko al praktika maŝina lernado per Python, Ekzamena revizio
Kiuj estas la tri paŝoj en kiuj ĉiu maŝinlernada algoritmo estos kovrita?
En la kampo de Artefarita Inteligenteco, precipe en la domajno de Maŝina Lernado kun Python, ekzistas tri fundamentaj paŝoj, kiuj estas kutime sekvataj en kovrado de ĉiu maŝinlernado-algoritmo. Ĉi tiuj paŝoj estas esencaj por kompreni kaj efektivigi maŝinlernajn algoritmojn efike. Ili disponigas strukturitan aliron al konstruado kaj taksado de modeloj, ebligante al terapiistoj
Kio estas la celo de la teoria paŝo en la maŝinlernada algoritmo-priraportado?
La celo de la teoria paŝo en la maŝinlernada algoritmo-priraportado estas disponigi solidan fundamenton de kompreno por la subestaj konceptoj kaj principoj de maŝinlernado. Ĉi tiu paŝo ludas decidan rolon por certigi, ke praktikistoj havas ampleksan komprenon de la teorio malantaŭ la algoritmoj kiujn ili uzas. Enprofundiĝante en
- eldonita en Artefarita inteligento, Maŝinlernado de EITC/AI/MLP per Python, Enkonduko, Enkonduko al praktika maŝina lernado per Python, Ekzamena revizio