Turinys:
- Apibrėžimas - ką reiškia linijinio suderinamumo funkcijos?
- „Techopedia“ paaiškina linijinio suderinamumo funkcijas
Apibrėžimas - ką reiškia linijinio suderinamumo funkcijos?
Linijinio suderinamumo funkcijos gali būti struktūrinio prognozavimo darbo dalis, kai mašininio mokymosi programa (ar panaši technologija) bando išspręsti klasifikavimo problemos tapatumą, nagrinėdama mokymo įvestis.
Tokia konstrukcija turi prasmę bendrame neuroninio tinklo modelio, kuris greitai sukuria dirbtinį intelektą, rėmuose.
„Techopedia“ paaiškina linijinio suderinamumo funkcijas
Linijinio suderinamumo funkcijos gali būti naudingos pateikiant įvesties / išvesties poras kartu, kai sistema koduoja šių įėjimų ir išėjimų savybes, kad būtų galima atlikti struktūrizuotą gamybos užduotį. Sistema gali numatyti labiausiai suderinamą tam tikro įėjimo ar įvesties rinkinio rezultatą.
Tokio tipo algoritmus ir matematines konstrukcijas galima pritaikyti medžių ar sprendimų medžių ar kitų modelių nagrinėjimui, siekiant prižiūrėti kontroliuojamą mašininį mokymąsi, kai paprastai gaunami struktūriniai numatymo rezultatai, kur paprastai etiketės padeda programai pasiekti identifikavimo rezultatą.
Daugelis ekspertų kalba apie tai, kaip paprastai prižiūrimas ML yra lengviau įgyvendinamas nei neprižiūrimas ML; etikečių naudingumas atrodo ypač aiškus taikant linijinio suderinamumo funkcijas ir kitus struktūrizuoto numatymo aspektus.
