Belgilanmagan misollarni guruhlash klasterlash

Ma'lumotlarni yig'ish, Ma'lumotlarni tayyorlash, Ma'lumotlar janjali, Ma'lumotlarni tahlil qilish, Modelni o'rgating

Modelni sinab ko'ring, Joylashtirish

~Chuqur o'qitish
Nayron tarmog’imizda yashirin qatlamlar soni bittadan ko’p bo’lsa.
~mashinali o'qitish
(ing. Machine learning)

Yangi ma’lumotlar uchun qonuniyat qidirish
O'qitilishi mumkin bo'lgan algoritmlarni qurish usullarini o'rganadigan sun'iy intellekt (AI) bo'linmasi.

O’qitish algoritmi

Qonuniyat modeli

Qonuniyatga asoslangan ma’lumotlar

~Python
~O'qituvchi yordamida o'qitish

bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish .
~O'qituvchisiz o'qitish
O’qtiuvchisiz o’qitish - har bir foydalanish uchun faqat "vaziyat" o'rnatiladi, ob'ektlarning juft o'xshashligi to'g'risidagi ma'lumotlar yordamida ob'ektlarni guruhlarga birlashtirish va / yoki ma'lumotlarning hajmini kamaytirish talab qilinadi:

• 
  Eng yaqin qo'shnilar usuli
  

~Regressiya
Regressiya, qoida tariqasida, sinov bosqichida nazorat ostida o'qitish yordamida amalga oshiriladi, bu muammolarni bashorat qilishning alohida hodisasidir.
~Chiziqli regressiya
Bashoratlash uchun obyektni xarakterlovchi xususiyatlarini olib bashoratlashga xizmat qiladigan model yaratish
~Logistik regresiiya
Regression tahlil asosida sinflashtirish masalasini yechish
~Mustaxkamlangan o'qitish
Mustahkamlab o‘qitish - har bir vaziyat uchun bir juft "vaziyat, qaror" mavjud:

• 
  Genetik algoritmlar
  
• 
  Alpha mustahkamlash tizimi
  
• 
  Gamma mustahkamlash tizimi
  

~TensorFlow
TensorFlow - bu ochiq manbali, keng qamrovli mashinalarni o'rganish platformasi.
~Keras
Keras - bu Python-da yozilgan ochiq manbali chuqur o'rganish freymworki.
~KNIME
Knime - bu "Konstanz Information Miner" degan ma'noni anglatuvchi ochiq kodli Java o'zaro faoliyat platforma dasturi. Aslida, u ma'lumotlarni tahlil qilish, ma'lumotlarni tahlil qilish va optimallashtirish uchun keng qo'llaniladi. Uni asosiy dastur sifatida (Knime Desktop) yoki Eclipse Helios asosida butun SDK sifatida yuklab olish mumkin. Knime dasturi veb-saytning "/ downloads / extensions" yorliqlariga o'rnatilgan har xil turdagi kengaytmalar bilan ham ishlashi mumkin. Qo'shimcha ma'lumot "
~PyTorch
PyTorch - bu GPU tezlashtirilgan tensorli hisoblashni ta'minlaydigan ochiq kodli Python mashinasini o'rganish freymworki.
~Darknet
Darknet - CUDA dasturiy ta'minoti / apparati parallel hisoblash arxitekturasidan foydalangan holda C tilida yozilgan ochiq manba freymworkdir. Bu tez, yengil va ishlatish uchun qulay. Darknet shuningdek, CPU va GPU hisoblashlarini qo'llab-quvvatlaydi.
~XGBooSt
XGBoost - bu C ++, Java, Python, R, Julia uchun gradientni kuchaytirish tizimini taklif qiluvchi ochiq manbali fremwork. U yuqori ishlash, moslashuvchanlik va portativlik uchun mo'ljallangan.
~Microsoft Azure ML
Microsoft Azure Machine Learning - bu MS Azure-ning yangilangan versiyasi bo'lgan Microsoft-ning bulutli hisoblash infratuzilmasi.
~Rapid Miner
RapidMiner ilgari YALE (yana bir o'quv muhiti - yana bir o'quv muhiti) nomi bilan tanilgan deyarli eng mashhur ma'lumotlarni tahlil qilish vositasidir. Dastur kompyuterda o'rganish maqsadida ishlab chiqilgan,
~Apache Mahout
Apache Mahout, nomidan ko'rinib turibdiki, Apache Foundation loyihasi va shunga muvofiq Apache Hadoop ekotizimining bir qismi bo'lib, tarqatilgan yoki hech bo'lmaganda ölçeklenebilir mashinalarni o'rganish algoritmlarini amalga oshirish uchun mo'ljallangan.
~Anaconda
Python va R.-da ilmiy dasturlash uchun birlashtirilgan ishlab chiqish muhiti. Anaconda tarqatish ochiq manba bo'lib, Linux, Windows va Mac OS X-da Python / R-da ilmiy ma'lumotlar va mashinalarni o'rganishni eng oson yo'li. dunyo. Rus tiliga tarjima qilingan.
Kiruvchi va chiquvchi qatlamlar orasida joylashadigan neyron
~k-means O’qituvchisiz o’qitish algoritmi
~klasterlash
O’qituvchisiz o’qitish algoritmi asosida obyektlarni xarakterlovchi o’xshash xususiyatlari asosida guruhlash
~Dataset
bu o’qitish uchun kerakli bo’lgan ma'lumotlar to'plamidir
~Mashinali o’qitish va suniy intellect
Mashinali o’qitish sun’iy intellekt tizimlarini ishlab chiqishga xizmat qiladi
~Semi- supervised learning
bu modelni ham aniq ham aniq bo’lmagan xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitishdir.
~Reinforcement learning ?
bu o’qitishning mukammal usuli bo’lib, bunda model o’zini-o’zi qayta o’qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo’ladi.
~KNN - Klasterlash, Regressiya va Sinflashrirish algoritmi
~Bir o’zgaruvchili chiziqli regressiya
Bashoratlash uchun obyektni xarakterlovchi bitta xususiyatini olib bashoratlashga xizmat qiladigan model yaratish
~Ko’p o’zgaruvchili chiziqli regressiya
Bashoratlash uchun obyektni xarakterlovchi ko’p sondagi xususiyatlarini olib bashoratlashga xizmat qiladigan model yaratish
~Logistik regressiya
Regression tahlil asosida sinflashtirish masalasini yechish
~Matplotlib
Python dasturlash tilida ma’lumotlarni visuallashtirish uchun ishlatiladigan kutubxona
~Numpy
Python ning oraqli vector va matritsalar ustida amalar bajarish kutubxonasi
~Klasterlash
O’qituvchisiz o’qitish algoritmi asosida obyektlarni xarakterlovchi o’xshash xususiyatlari asosida guruhlash
~SVM O’qituvchili o’qitish algoritmi
~Normallashtirish
O’ratuvchi tanlamdagi qiymatlarni bir xil shkalaga o’tkazish
~Data cleaning
O’qitish uchun ma’lumotlar orasidan ortiqcha yoki ahamiyati past bo’lgan, model turg’unligiga ta’sir qiluvchi ma’lumotlarni olib tashlash jarayoni
~Sigmoid
Logistik regressiya masalasida aktivlashtirish funksiyasi
~Softmax
Neyron tarmoqlarida sinflashtirish masalasini yechishda chiquvchi qatlamda aktivlash funksiyasi
~sklearn
Python dasturlash tilidagi maxsus kutubxona bo’lib, mashinali o’qitish algoritmlarini amalga oshirishga mo’ljallangan maxsus paket
~ UCI Machine Learning Repository Mashinili o’qitishning ochiq manbali datasetlarini qidirishga mo’ljallangan tizim
~VisualData Ochiq datasetlarni qidirishga mo’ljallangan tizim
~Google Dataset Search Ochiq datasetlarni qidirishga mo’ljallangan tizim
~Sigmoid Logistik regressiya masalasida aktivlashtirish funksiyasi
~CNN Svyortkali neyron tarmoq