Bespreking - 

0

Bespreking - 

0

Kunsmatige intelligensie algoritmes

Kunsmatige Intelligensie is 'n masjientaal waar 'n masjien kan optree en dink soos 'n mens. Kunsmatige Intelligensie het 'n groot impak op die wêreldekonomie en word elke dag toeneem met geweldige groei. Aangesien AI daagliks groei, word die gebruik daarvan op elke gebied, soos robotika, landbou, Healthcare, Bemarking, Finansies en nog vele meer. Daar is verskillende soorte Machine leer dit is: - Onder toesig Leer, sonder toesig Leer, Versterking Leer, en Ensemble Leer

In masjientaal gebruik masjiene 'n paar insette en deur wiskundige logika te lewer, lewer dit uitset. Masjientaal staan ​​bekend as die subveld van Kunsmatige Intelligensie. maar Kunsmatige Intelligensie Algoritme gebruik terselfdertyd uitvoer en insette om nuwe data -uitset te produseer nadat nuwe insette gekry is.

Tipes AI-algoritmes

Een van die belangrikste dele van die Kunsmatige Intelligensie Algoritme kies die korrekte masjienleertegniek en metode om enige taak op te los. Daar is baie algoritmes op die gebied van tegnologie, waardeur organisasies en verskillende sektore op verskillende maniere voordele kry. Verskillende soorte algoritmes kan gebruik word om verskillende probleme op te los. Hieronder is die verskillende tipes Kunsmatige Intelligensie Algoritmes.

1. Klassifikasie algoritmes

Klassifikasie -algoritmes val in die kategorie Onder toesig Machine LeerOm die proses te begin, benodig datastelle 'n paar klasse. In klassifikasie -algoritmes, die algoritmes wat gebruik word om die onderwerpveranderlike in verskillende soorte klasse te verdeel om die klasse vir 'n gegewe inset te voorspel. Die hoofdoel van die klassifikasie -algoritme is om die kategorie data te bereken. Byvoorbeeld, klassifiseer e-posse as strooipos of nie. Verskillende algoritmes wat in klassifikasie -algoritmes gebruik word, is soos volg.

Naïewe Bayes

Hierdie soort algoritme volg die Bayes-stelling, wat 'n waarskynlike benadering volg. Vir elke klas het die algoritme 'n stel vorige waarskynlikhede. Hierdie algoritmes is supersnel en word gewoonlik gebruik vir strooiposfiltering.

Besluitbome

Besluitbome word gewoonlik gebruik soos stroomdiagramme.

Ewekansige woud

Dit is 'n groep verskillende bome waar. Die gegewe insette word onderverdeel en in verskillende beslissingsbome gevoer. Die oplossing van data is die gemiddelde produksie van alle beslissingsbome. Hierdie algoritmes is akkurater in vergelyking met besluite.

Ondersteun vektormasjiene

Ondersteuningsvektormasjiene is uniek wat data klassifiseer met behulp van die hyperplan. Dit probeer om die data met die maksimum marge tussen twee klasse te sorteer.

K-naaste bure

In hierdie algoritme word alle bondels data in verskillende klasse geskei om nuwe voorbeelddata te kry.

2. Regressie-algoritmes

In regressie-algoritmes kan algoritmes die uitsetwaardes voorspel gebaseer op insetdata wat in die leer stelsel. Dit is 'n gewilde algoritme wat onder die kategorie van toesig val masjien leer algoritmes. Sommige van die mees gebruikte toepassings van regressie -algoritmes is die voorspelling van die weer, die voorspelling van die aandelemarkprys, ens. Verskillende algoritmes wat in Regressie -algoritmes gebruik word, is soos volg.

lineêre regressie

Dit is die mees eenvoudige en effektiewe algoritme. Hierdie algoritme trek 'n eenvoudige lyn tussen verskillende datapunte en voorspel die nuwe waardes deur die beste paslyn te gebruik.

Lasso-regressie

Lasso-regressie is besig om die onderstel van voorspellingswaardes te verkry wat die fout van voorspelling in 'n responsveranderlike tot 'n minimum beperk.

Logistieke regressie

Binêre klassifikasie word gebruik in logistieke regressie. Voorspel die lewenswaarde van die kliënt en huiswaardes is 'n paar voorbeelde van hierdie algoritme. 

Meerveranderlike regressie

As daar meer voorspellingsveranderlikes is, word 'n multivariate regressie-algoritme gebruik.

Meervoudige regressie algoritme

Dit is 'n kombinasie van lineêre regressie en nie-lineêre regressie.

3. Groeperingsalgoritmes

Klusteringsalgoritmes val onder die kategorie sonder toesig Machine leer. Die proses van hierdie soort algoritmes is om die data in verskillende groepe te skei en te organiseer op grond van hul ooreenkomste binne dieselfde lede van die groep. In hierdie algoritme is die hoofdoel dus om soortgelyke items in 'n groep te groepeer waar dit maklik en doeltreffender is om 'n gegewe taak te verwerk. Byvoorbeeld, tydens bedrieglike aktiwiteite op die debietkaarte of kredietkaarte, kan alle bedrieglike aktiwiteite maklik gereël word. Verskillende algoritmes wat in regressie -algoritmes gebruik word, is soos volg.

K-beteken groepering

In hierdie algoritme versamel dit soortgelyke punte en bind hulle saam in 'n groep waar K vir verskillende trosse staan. K-Means Clustering is die eenvoudigste sonder toesig leer algoritme

Fuzzy C-beteken algoritme

Fuzzy C-beteken algoritme werk op waarskynlikheid. Dit staan ​​vir FCM.

Verwagting-maksimalisering algoritme

Hierdie algoritme is gebaseer op Gaussiese verspreiding.

Hiërargiese groeperingsalgoritme

Daar is twee tipes van hierdie algoritme, Verdeelde groepering, vir 'n bo-na-onder-benadering en Agglomeratiewe groepering, vir 'n onder-na-bo-benadering. Na leer die datapunte en die maak van ooreenkomste waarnemings, sorteer die hiërargiese groeperingsalgoritme groeperings hiërargiese volgorde.

Dit is maar enkele van die algoritmes. In die term Akkuraatheid en spoed het Algoritme sy eie voor- en nadele. AI het tegnologie op alle terreine 'n nuwe gesig gegee om ingewikkelde probleme op te los. Elke algoritme kan gekies word op grond van die behoefte aan datapunte.

Tags:

Anurag

0 Comments

Teken in op ons nuusbrief

Teken in op ons nuusbrief

Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

Jy het suksesvol aangemelde!

Deel hierdie
%d bloggers soos hierdie: