Nilalaman
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Mga Pag-andar sa Pagkatugma sa Linya?
- Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Mga Pag-andar sa Pagkatugma sa Linya
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Mga Pag-andar sa Pagkatugma sa Linya?
Ang mga pag-andar ng pagkakatugma sa linear ay maaaring maging bahagi ng nakabalangkas na gawa ng paghula, kung saan ang isang machine learning program (o katulad na teknolohiya) ay sumusubok na malutas para sa isang pagkakakilanlan sa isang problema sa pag-uuri sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga input ng pagsasanay.
Ang uri ng konstruksyon na ito ay may katuturan sa loob ng pangkalahatang balangkas ng modelo ng neural network na nagbabago ng artipisyal na katalinuhan sa isang mabilis na clip.
Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Mga Pag-andar sa Pagkatugma sa Linya
Ang mga pag-andar ng pagkakatugma sa linear ay maaaring maging kapaki-pakinabang sa magkasanib na tampok na representasyon ng mga pares ng input / output kung saan ang system ay nag-encode ng mga pinagsamang katangian ng mga input at output upang makamit ang nakabalangkas na gawain ng produksyon. Maaaring mahulaan ng system ang isang pinaka-katugmang resulta para sa isang naibigay na input o hanay ng mga input.
Ang mga uri ng algorithm at matematika na mga konstruksyon ay maaaring mailapat sa mga puno ng parse o mga puno ng pagpapasya o iba pang mga modelo, upang makabuo ng nakabalangkas na mga resulta ng paghuhula sa natutunan na pag-aaral ng makina, kung saan karaniwang, ang mga label ay tumutulong sa programa upang makamit ang resulta ng pagkakakilanlan.
Maraming mga eksperto ang pinag-uusapan kung paano ang pinangangasiwaang ML ay sa pangkalahatan ay mas madaling maipatupad kaysa sa hindi sinusuportahan na ML; ang utility ng mga label ay tila malinaw sa aplikasyon sa mga pag-andar ng pagkakatugma sa pagkakasunod-sunod at iba pang mga aspeto ng nakabalangkas na hula.