2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-13 00:11
În statistică, clasificarea este problema identificării căreia dintr-un set de categorii îi aparține o observație. Exemplele sunt atribuirea unui anumit e-mail clasei „spam” sau „non-spam” și atribuirea unui diagnostic unui anumit pacient pe baza caracteristicilor observate ale pacientului.
Ce se înțelege prin clasificator în învățarea automată?
Un clasificator în învățarea automată este un algoritm care ordonează sau clasifică automat datele într-unul sau mai multe dintr-un set de „clase”. Unul dintre cele mai comune exemple este un clasificator de e-mailuri care scanează e-mailurile pentru a le filtra după eticheta clasei: Spam sau Nu spam.
Care este scopul unui clasificator?
Un clasificator este o ipoteză sau o funcție cu valori discrete care este folosită pentru a atribui etichete de clasă (categorice) unor anumite puncte de date. În exemplul de clasificare a e-mailurilor, acest clasificator ar putea fi o ipoteză pentru etichetarea e-mailurilor ca spam sau non-spam.
Ce se înțelege prin clasificator?
1: unul care clasifică în mod specific: o mașină pentru sortarea constituenților unei substanțe (cum ar fi minereul) 2: un cuvânt sau morfem folosit cu numere sau cu substantive care desemnează obiecte numărabile sau măsurabile.
Ce sunt clasificatorii în AI?
În știința datelor, un clasificator este un tip de algoritm de învățare automată utilizat pentru a atribui o etichetă de clasă unei intrări de date. … Algoritmii de clasificare sunt antrenațiutilizarea datelor etichetate; în exemplul de recunoaștere a imaginii, de exemplu, clasificatorul primește date de antrenament care etichetează imaginile.
Recomandat:
De ce învățarea la distanță este bună?
Flexibilitate. Principalul beneficiu al educației la distanță este flexibilitatea acestuia. Elevii pot alege când, unde și cum învață selectând ora, locul și mediul pentru educația lor. … Dar pentru studenții care își pot face formarea în jurul unui loc de muncă sau a altor responsabilități, un program mai relaxat poate funcționa mai bine.
Este regresia învățarea supravegheată?
Analiza de regresie este un subcâmp al învățării automate supravegheate. Acesta își propune să modeleze relația dintre un anumit număr de caracteristici și o variabilă țintă continuă. Este regresia supravegheată sau nesupravegheată? Regresia este o tehnică de învățare automată supravegheată care este utilizată pentru a prezice valori continue.
Ce este învățarea auditivă?
Învățarea auditivă este un stil de învățare în care o persoană învață ascultând. Un cursant auditiv depinde de ascultare și vorbire ca mod principal de învățare. Care este un exemplu de învățare auditivă? Este obișnuit ca cursanții auditivi să fie competenți în a vorbi și a acționa.
Este învățarea automată semi-supravegheată?
Învățarea semi-supravegheată este un tip de învățare automată. Se referă la o problemă de învățare (și la algoritmi proiectați pentru problema de învățare) care implică o mică parte de exemple etichetate și un număr mare de exemple neetichetate din care un model trebuie să învețe și să facă predicții cu privire la exemple noi.
Este învățarea profundă supravegheată sau nesupravegheată?
Algoritmii de învățare profundă pot fi aplicați pentru sarcini de învățare nesupravegheate. Acesta este un beneficiu important deoarece datele neetichetate sunt mai abundente decât datele etichetate. Exemple de structuri profunde care pot fi antrenate într-o manieră nesupravegheată sunt compresoarele istoriei neuronale și rețelele de credință profundă.
