Aplikasi pelbagai skala dalam pembelajaran mesin
Penskalaan berbilang dimensi (penskalaan pelbagai dimensi) ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk memetakan data berdimensi tinggi ke ruang berdimensi rendah untuk menunjukkan persamaan dan perbezaan antara data. Ini ialah kaedah bukan parametrik yang tidak memerlukan andaian tentang pengedaran data dan oleh itu boleh digunakan untuk pelbagai jenis data dan domain. Melalui penskalaan multidimensi, kami dapat memahami dan mentafsir data dengan lebih baik dengan mengurangkan dimensinya sambil mengekalkan ciri utamanya. Kaedah ini boleh membantu kami menemui corak dan struktur yang tersembunyi dalam data, memberikan panduan berharga untuk analisis data dan membuat keputusan seterusnya.
Idea teras penskalaan multidimensi adalah untuk memetakan setiap titik sampel dalam data dimensi tinggi ke titik dalam ruang dimensi rendah dan mengekalkan persamaan atau jarak antara titik sampel dalam data dimensi tinggi asal setepat hubungan yang mungkin. Penskalaan multidimensi digunakan secara meluas dalam visualisasi data, pengurangan dimensi data, analisis kelompok, klasifikasi dan bidang lain. Ia menayangkan data berdimensi tinggi ke dalam ruang berdimensi rendah dengan mengira jarak atau persamaan antara titik sampel untuk lebih memahami dan menganalisis data. Melalui aplikasi penskalaan multidimensi, kami dapat memerhati dan mentafsir corak, arah aliran dan korelasi dengan lebih jelas dalam data, seterusnya meningkatkan ketepatan membuat keputusan dan ramalan.
Terdapat dua algoritma biasa untuk penskalaan multidimensi, iaitu penskalaan multidimensi metrik dan penskalaan multidimensi bukan metrik.
Penskalaan multidimensi metrik, juga dikenali sebagai penskalaan multidimensi berasaskan jarak, mengandaikan bahawa jarak antara titik sampel diketahui dalam ruang dimensi tinggi dan boleh dikira dengan jarak Euclidean atau kaedah pengukuran jarak lain. Selepas memetakan ke ruang berdimensi rendah, jarak antara titik sampel hendaklah sekonsisten mungkin dengan jarak asal. Matlamatnya adalah untuk meminimumkan perbezaan antara jarak titik sampel dalam ruang dimensi rendah dan jarak dalam ruang dimensi tinggi, yang boleh dicapai menggunakan algoritma pengoptimuman.
Penskalaan multidimensi bukan metrik, juga dikenali sebagai penskalaan multidimensi berasaskan pesanan, mengandaikan bahawa jarak antara titik sampel tidak diketahui dalam ruang dimensi tinggi, dan hanya tertib relatif antara titik sampel diketahui. Selepas memetakan ke ruang berdimensi rendah, susunan antara titik sampel hendaklah mengikut susunan asal sebanyak mungkin. Matlamat penskalaan multidimensi bukan metrik adalah untuk meminimumkan perbezaan antara susunan titik sampel dalam ruang dimensi rendah dan susunan dalam ruang dimensi tinggi. Untuk mencapai proses ini, algoritma pengoptimuman boleh digunakan.
Penskalaan berbilang dimensi digunakan secara meluas Berikut ialah beberapa senario aplikasi biasa:
1 Visualisasi data: Penskalaan berbilang dimensi boleh memetakan data berdimensi tinggi ke dalam ruang dua dimensi atau tiga dimensi. Kaedah visualisasi ini boleh membantu orang lebih memahami persamaan dan perbezaan antara data, membolehkan analisis data dan membuat keputusan yang lebih baik.
2. Pengurangan dimensi data: Penskalaan multidimensi boleh memetakan data berdimensi tinggi ke dalam ruang berdimensi rendah, dengan itu mencapai pengurangan dimensi data. Kaedah pengurangan dimensi ini boleh membantu orang mengurangkan dimensi data, dengan itu menjimatkan sumber pengkomputeran dan meningkatkan kecekapan algoritma.
3 Analisis kelompok: Penskalaan multidimensi boleh memetakan titik sampel dalam data ke dalam ruang berdimensi rendah dan mengelompokkan titik sampel yang serupa. Kaedah pengelompokan ini boleh membantu orang ramai memahami dengan lebih baik persamaan dan perbezaan antara data, supaya dapat melaksanakan analisis dan pengelasan kelompok dengan lebih baik.
4. Pemilihan ciri: Penskalaan berbilang dimensi boleh memetakan ciri dalam data ke dalam ruang berdimensi rendah dan menapis berdasarkan kepentingan ciri dalam ruang dimensi rendah. Kaedah pemilihan ciri ini boleh membantu orang ramai memilih ciri yang paling mewakili, dengan itu meningkatkan kesan algoritma dan mengurangkan penggunaan sumber pengkomputeran.
Ringkasnya, penskalaan multidimensi ialah kaedah pembelajaran mesin yang sangat penting, yang boleh membantu orang ramai memahami persamaan dan perbezaan dalam data dengan lebih baik, dengan itu mencapai tugas seperti visualisasi data, pengurangan dimensi, pengelompokan dan pemilihan ciri. Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih algoritma dan parameter penskalaan berbilang dimensi yang sesuai mengikut keperluan khusus, dan menilai serta mengoptimumkan keputusan untuk mencapai hasil yang terbaik. Pada masa yang sama, penskalaan multidimensi juga mempunyai hadnya, seperti sensitif kepada hingar dan outlier data, memerlukan prapemprosesan data dan pemprosesan luar.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi pelbagai skala dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
