Capacitación en Java de Beida Jade Bird: ¿Cuáles son los métodos de aprendizaje automático más utilizados para el desarrollo de inteligencia artificial?
Con el desarrollo continuo de la industria de Internet, la inteligencia artificial y la tecnología de IA se han vuelto cada vez más populares. Al aprender inteligencia artificial y tecnología de IA, es necesario dominar varios métodos de aprendizaje automático.
La siguiente capacitación Java de Tianjin presentará métodos específicos de diferentes aprendizaje automático.
¿Qué es una máquina de vectores soporte? La máquina de vectores de soporte es un algoritmo de aprendizaje automático que se puede utilizar para problemas de clasificación y regresión.
Utiliza un método llamado "kerneling" para transformar los datos y encontrar los límites entre posibles salidas en función de los resultados de la transformación.
En resumen, NLM descubrió que era capaz de realizar transformaciones de datos muy complejas y particionar datos en función de etiquetas o salidas definidas.
Máquina de vectores de soporte Ventajas de la máquina de vectores de soporte La máquina de vectores de soporte no solo puede realizar clasificación, sino también regresión. Puede describirse como una máquina de vectores de soporte no lineal o una máquina de vectores de soporte que utiliza un núcleo no lineal.
El límite computacional del algoritmo de máquina de vectores de soporte no lineal no es necesariamente una línea recta.
Tianjin UI Design cree que la ventaja de esto es que puede capturar relaciones más complejas entre puntos de datos.
Por lo que no es necesario realizar transformaciones complejas.
La desventaja es que requiere más cálculos y por tanto mayor tiempo de entrenamiento.
¿Cuál es exactamente la tecnología central? Los datos que pueden transformarse mediante tecnología central tienen varias propiedades excelentes que pueden usarse para crear clasificadores y obtener datos que no sabía que tenía.
Es como desenredar las hebras del ADN.
Primero, comience con este vector de datos invisible.
Cuando se utilizan consejos básicos, se descifran y sintetizan sobre sí mismos, creando un conjunto de datos tan grande que ni siquiera una hoja de cálculo puede comprenderlo.
Sin embargo, los desarrolladores de big data han descubierto que a medida que el conjunto de datos crece, los límites entre categorías se vuelven más claros y el algoritmo SVM puede calcular hiperplanos más optimizados.