Ile-ikawe AI ọfẹ

Awọn ipilẹ awọn itọsọnaOfe lailai.

84 Awọn itọsona Gẹẹsi pẹtẹlẹ, awọn ọna ikẹkọ ti iṣeto, ati ile-ikawe ṣiṣi - ti a ṣe nipasẹ ominira 501(c)(3) ti ko ni ere ki ẹnikẹni le loye AI ode oni.

84Awọn itọsọna ọfẹ
1Awọn orin koko
~2 minFun itọnisọna
~3hAkoko kika

Bẹrẹ nibi

Marun Awọn ẹkọ ti o da lori abajade

Ẹkọ kọọkan pẹlu awọn abajade ti o han gbangba, awọn ọgbọn maapu, awọn iṣẹ adaṣe, ati capstone ti a lo.

Awọn orin koko

Ṣawakiri nipasẹ orin

Lọ si agbegbe ti o bikita. Gbogbo orin ni ọpọ itọsona-Gẹẹsi.

Ile-ikawe ni kikun

Gbogbo awọn itọsọna

84 ti 1019 awọn itọsọna han. Àlẹmọ nipasẹ orin tabi wiwa loke.

Awọn ipilẹ

Sitokasitik Gradient Isalẹ pẹlu Akoko

Igbara jẹ tweak kan si irandiwọn gradient ti o ṣajọpọ apapọ ṣiṣiṣẹ ti awọn gradients ti o kọja, jẹ ki iṣapeye yi lọ ni iyara nipasẹ awọn afonifoji ati ki o rọ…

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

Nesterov Accelerated Gradient

Nesterov Accelerated Gradient (NAG) jẹ ọna ijafafa ti ipa ti o yoju ṣaaju ki o to ṣe iṣiro gradient, fifun ni oju-ọna atunṣe niwaju.

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

Isonu Mẹta ati Ẹkọ Metiriki

Pipadanu Triplet kọni nẹtiwọọki nkankikan lati gbe awọn nkan ti o jọra si papọ ati awọn nkan ti o yatọ si yato si ni aaye ifibọ.

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

Aami Din

Iyọ aami jẹ ẹtan deede ti o rọrun ti o rọ awọn ibi-afẹde ikẹkọ gbigbona lile kan, sisọ fun awoṣe pe idahun ti o pe o ṣeeṣe pupọ ṣugbọn kii ṣe 100…

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

Awọn sẹẹli Iranti Igba Kukuru gigun

Awọn sẹẹli Iranti Igba Kukuru Gigun (LSTM) jẹ iru pataki ti ẹyọkan nẹtiwọọki loorekoore ti a ṣe lati ranti alaye kọja awọn ọna gigun.

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

K-Tumosi iṣupọ

K-Means jẹ algoridimu ti ko ni abojuto ti o pin data laifọwọyi sinu awọn ẹgbẹ K nipa wiwa awọn ile-iṣẹ iṣupọ.

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

K- Awọn aladugbo to sunmọ

Awọn aladugbo K-Nitosi (KNN) ṣe ipinlẹ aaye data tuntun nipa wiwo awọn apẹẹrẹ K ti o sunmọ julọ ati gbigba ibo to poju.

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

Logistic padasẹyin

Ipadabọ Logistic sọ asọtẹlẹ iṣeeṣe pe ohunkan jẹ ti kilasi kan, bii àwúrúju tabi kii ṣe àwúrúju, nipa didẹ apao iwuwo nipasẹ ọna ti S-sókè.

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

Naive Bayes Classifiers

Naive Bayes jẹ iyara, iyasọtọ iṣeeṣe ti a ṣe lori ilana Bayes ti o dawọle pe gbogbo ẹya jẹ ominira ti a fun ni kilasi naa.

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

ROC ekoro ati AUC

Ohun ti tẹ ROC n ṣe igbero bawo ni olutọpa kan ṣe ya awọn kilasi meji sọtọ ni gbogbo iloro ipinnu ti o ṣee ṣe, ati pe AUC rọ gbogbo ohun ti tẹ sinu nọmba kan.

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

Matrices iporuru

Matrix iporuru jẹ tabili ti o rọrun ti o fọ awọn asọtẹlẹ classifier sinu awọn iṣiro ti o pe ati ti ko tọ fun kilasi kọọkan.

2 min kaKa
Awọn ipilẹ

Iyatọ-Itọpa Iṣowo

Iṣowo-iyatọ-iyatọ n ṣalaye idi ti awoṣe le kuna nipa jijẹ rọrun pupọ tabi eka pupọ.

2 min kaKa

Pari kika? Fi ẹ̀rí hàn pé.

Ṣayẹwo ohun ti o kọ pẹlu ibeere ibeere koko kan, lẹhinna ṣawari awọn iṣẹ ikẹkọ ti a ṣeto tabi ṣiṣẹ si ijẹrisi kan. Gbogbo guide duro free lati ka.

Awọn itọsọna AI ipilẹ - Oju-iwe 3 ti 7 | AI Understanding