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 son cada vez más bienvenidas. Por lo tanto, al aprender inteligencia artificial y tecnología de IA, es necesario dominar varios métodos de aprendizaje automático.

La siguiente capacitación Java de Tianjin presenta métodos específicos de diferentes aprendizajes automáticos.

¿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 tecnología central para transformar datos y encontrar los límites entre posibles resultados en función de la transformación.

En resumen, Beida Jade Bird descubrió que puede realizar transformaciones de datos muy complejas y dividir los datos según etiquetas o salidas definidas.

Ventajas de la máquina de vectores de soporte La máquina de vectores de soporte puede realizar tanto clasificación como regresión. Se puede decir que es 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 es que puede capturar relaciones más complejas entre puntos de datos.

Así, no es necesario realizar transformaciones complicadas.

La desventaja es que requiere más cálculos, por lo que requiere más tiempo de entrenamiento.

¿Cuáles son las habilidades básicas? Los datos que se pueden convertir mediante la tecnología del kernel tienen varias características excelentes y se pueden utilizar como clasificador para obtener datos que no conoce.

Es como desenredar una hebra de ADN.

Primero, comience con este vector de datos invisible.

Cuando se utilizan sugerencias básicas, se descifran y se sintetizan, lo que da como resultado un conjunto de datos tan grande que ni siquiera una hoja de cálculo puede comprenderlo.

Sin embargo, el desarrollo de big data ha descubierto que a medida que el conjunto de datos se expande, los límites entre clases se vuelven más claros y el algoritmo SVM puede calcular un hiperplano más optimizado.