সুচিপত্র:
ভিডিও: মেশিন লার্নিং এর শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম কি?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
এখানে আমাদের মেশিন লার্নিং-এ শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদমের ধরন রয়েছে:
- লিনিয়ার ক্লাসিফায়ার: পণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ , নেভ বেইস ক্লাসিফায়ার .
- নিকটতম প্রতিবেশী.
- সমর্থন ভেক্টর মেশিন.
- সিদ্ধান্ত গাছ।
- বুস্টেড ট্রিস।
- এলোমেলো বন।
- নিউরাল নেটওয়ার্ক.
একইভাবে, শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম কি?
ক শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম , সাধারণভাবে, একটি ফাংশন যা ইনপুট বৈশিষ্ট্যগুলিকে ওজন করে যাতে আউটপুট একটি শ্রেণীকে ইতিবাচক মান এবং অন্যটিকে ঋণাত্মক মানগুলিতে আলাদা করে।
পরবর্তীকালে, প্রশ্ন হল, মেশিন লার্নিং এর ক্লাস কি কি? ক ক্লাস আইটেমগুলির একটি সেট বোঝায় (অথবা ডেটা-পয়েন্টগুলি যদি আমাদের একটি ভেক্টর-স্পেসে প্রতিনিধিত্ব করতে হয়) যেগুলির কিছু সাধারণ বৈশিষ্ট্য রয়েছে (অথবা এমএল শব্দে খুব অনুরূপ বৈশিষ্ট্যের নিদর্শনগুলি প্রদর্শন করে যাতে একটি খুব নির্দিষ্ট এবং সাধারণ ব্যাখ্যা বোঝায়৷
ফলস্বরূপ, আপনি কীভাবে জানেন যে কোন শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে হবে?
- 1-সমস্যাটি শ্রেণিবদ্ধ করুন।
- 2-আপনার ডেটা বুঝুন।
- ডেটা বিশ্লেষণ করুন।
- ডেটা প্রক্রিয়া করুন।
- ডেটা রূপান্তর করুন।
- 3-উপলব্ধ অ্যালগরিদম খুঁজুন।
- 4-মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ করুন।
- 5-অপ্টিমাইজ হাইপারপ্যারামিটার।
অ্যালগরিদম বিভিন্ন ধরনের কি?
ঠিক আছে অনেক ধরণের অ্যালগরিদম রয়েছে তবে অ্যালগরিদমের সবচেয়ে মৌলিক প্রকারগুলি হল:
- পুনরাবৃত্ত অ্যালগরিদম।
- ডায়নামিক প্রোগ্রামিং অ্যালগরিদম।
- ব্যাকট্র্যাকিং অ্যালগরিদম।
- বিভাজন এবং অ্যালগরিদম জয়.
- লোভী অ্যালগরিদম।
- ব্রুট ফোর্স অ্যালগরিদম।
- র্যান্ডমাইজড অ্যালগরিদম।
প্রস্তাবিত:
মেশিন লার্নিং এর জন্য সেরা ভাষা কোনটি?
মেশিন লার্নিং কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র এবং বেশ কয়েকটি প্রোগ্রামিং ভাষা এমএল ফ্রেমওয়ার্ক এবং লাইব্রেরি সমর্থন করে। সমস্ত প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে পাইথন হল সবচেয়ে জনপ্রিয় পছন্দ যার পরে C++, Java, JavaScript এবং C#
কেন আপনি মেশিন লার্নিং শিখতে হবে?
এর মানে হল যে আপনি প্রচুর ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন, মূল্য বের করতে পারেন এবং এটি থেকে অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে পারেন এবং পরে ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে সেই তথ্য ব্যবহার করতে পারেন। অনেক প্রতিষ্ঠানে, একজন মেশিন লার্নিং প্রকৌশলী প্রায়ই কাজের পণ্যগুলির আরও ভাল সিঙ্ক্রোনাইজেশনের জন্য ডেটা বিজ্ঞানীর সাথে অংশীদার হন
Knn একটি শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম?
KNN অ্যালগরিদম হল সবচেয়ে সহজ শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম এবং এটি সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত শেখার অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে একটি। KNN একটি নন-প্যারামেট্রিক, অলস লার্নিং অ্যালগরিদম। এর উদ্দেশ্য হল একটি ডাটাবেস ব্যবহার করা যেখানে ডেটা পয়েন্টগুলিকে একটি নতুন নমুনা পয়েন্টের শ্রেণীবিভাগের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বিভিন্ন শ্রেণীতে বিভক্ত করা হয়।
কিভাবে একটি শ্রেণীবিভাগ অ্যালগরিদম কাজ করে?
শ্রেণিবিন্যাস হল একটি কৌশল যেখানে আমরা ডেটাকে নির্দিষ্ট সংখ্যক শ্রেণিতে শ্রেণীবদ্ধ করি। একটি শ্রেণীবিন্যাস সমস্যার প্রধান লক্ষ্য হল বিভাগ/শ্রেণি চিহ্নিত করা যার অধীনে একটি নতুন ডেটা পড়বে। ক্লাসিফায়ার: একটি অ্যালগরিদম যা একটি নির্দিষ্ট বিভাগে ইনপুট ডেটা ম্যাপ করে
তত্ত্বাবধান করা এবং অ-তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদম কি?
তত্ত্বাবধানে: সমস্ত ডেটা লেবেলযুক্ত এবং অ্যালগরিদমগুলি ইনপুট ডেটা থেকে আউটপুটের পূর্বাভাস দিতে শেখে। তত্ত্বাবধানহীন: সমস্ত ডেটা লেবেলবিহীন এবং অ্যালগরিদমগুলি ইনপুট ডেটা থেকে অন্তর্নিহিত কাঠামো শিখতে পারে