간단한 머신러닝 예제

본 소개에 포함된 이론을 실제 기계 학습 예제에 실제로 적용하려면 여기에 설명된 주제에 대한 훨씬 더 깊은 이해가 필요합니다. ML에는 많은 미묘함과 함정이 있으며, 완벽하게 잘 조율 된 사고 기계로 보이는 것에 의해 길을 잃을 수있는 많은 방법이 있습니다. 기본 이론의 거의 모든 부분을 끝없이 연주하고 변경할 수 있으며 결과는 종종 매혹적입니다. 많은 사람들이 특정 문제에 더 적합한 완전히 새로운 연구 분야로 성장합니다. 이 코드는 제공된 데이터를 기반으로 신경망을 학습했습니다. 이제 기계 학습을 사용하여 모든 팀의 승리에 대한 가능한 출력을 얻을 수 있습니다. 이 것과 비 ML 모델 / 알고리즘의 차이점은 무엇입니까? ML이 아닌 모델에서는 통계 적 방법으로 계수 / 매개 변수를 직접 찾아야합니까?; 그리고 ML 모델에서 기계는 그 자체를합니까? 이 경우 나에게는 연구원 / 코더가 나를 위해 대부분의 작업을수행하고 좋은 함수로 포장한 것으로 보입니다. 내가 뭔가를 놓치고 있습니까? 여기서 특별한 것은 무엇입니까? 기계 학습 프로젝트는 선형이 아닐 수도 있지만 잘 알려진 여러 단계가 있습니다: 이 기계 학습은 이 예제에서 무엇을 학습합니까? 이것은 이상한 방법으로 사용되는 평범한 통계입니다 … 안녕. “와 같은 모든 기호를 `로 변경합니다.

LabaleEncode는 작동하지만 모든 네트워크가 아닙니다. NSL-KDD에 대한 신경망도 만들려고 합니다. 좋은 예가 있으신가요? 그러나 많은 실제 문제의 매우 복잡한 특성은 종종 매번 완벽하게 해결할 전문 알고리즘을 발명하는 것이 불가능하지는 않지만 비현실적이라는 것을 의미합니다. 기계 학습 문제의 예로는 “이 암인가요?”, “이 집의 시장 가치는 무엇입니까?”, “이 사람들 중 누구와 좋은 친구가 있습니까?”, “이 로켓 엔진이 이륙할 때 폭발할 것인가?”, “이 사람이 이 영화와 같은 사람이 누구입니까?”, “무슨 말을 했니?”, “이 걸 어떻게 날아가?” 이러한 모든 문제는 ML 프로젝트에 대 한 우수한 대상, 그리고 사실 ML 큰 성공으로 그들 각각에 적용 되었습니다. 스팸 필터링에서 Naive Bayes 알고리즘이 널리 사용되었습니다. 기계는 스팸 및 일반 메일에서 “비아그라”언급의 수를 계산한 다음 Bayes 방정식을 사용하여 두 확률을 곱하고 결과와 yay를 합산하여 기계 학습을 합니다. 이미지 인식은 기계 학습의 가장 일반적인 용도 중 하나입니다. 개체를 디지털 이미지로 분류할 수 있는 많은 상황이 있습니다.