ارتباط با ما
با ما تماس بگیرید
0086-21-58386256
0086-21-58386256
این یک نمونه از مسائل طبقه‌بندی به حساب می‌آید. با استفاده از یک مجموعه قواعد، میتوان جمعیت را در دو دسته محتمل (زنان و مردان) تقسیم کرد. ... گنجینه آموزش های یادگیری ماشین و داده کاوی ...
در یادگیری ماشین، طبقه‌بندی یک روش از یادگیری نظارت شده است، جایی که الگوریتم بر روی مجموعه‌ای از داده‌های دارای برچسب آموزش می‌بیند تا بتواند دسته داده‌های جدید و ناشناخته را پیشبینی ...
ابزارهای مختلفی برای اجرای الگوریتمهای یادگیری ماشین وجود دارد که در بین آنها، نرم‌افزار وکا به خاطر عدم نیاز به کدنویسی، بسیار مورد توجه قرار گرفته است. ... طبقه‌بندی داده‌های iris با ...
الگوریتمهای مختلفی در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در سالهای اخیر ایجاد یا بهبود یافته اند که برای هر فردی که قصد کار حرفه ای در این حوزه را دارد، آشنایی و تسلط بر آنها و مفاهیم پایه هر کدام و نیز استفاده از آنها در ...
طبقه‌بندی آماری ... به عنوان مثال در صنعت نفت و پتروشیمی با استفاده از یادگیری ماشین، داده‌های عملیاتی تمام حفاری‌ها اندازه‌گیری شده و با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌هایی تنظیم می ...
الگوریتم k-nearest neighbors ، که با نام‌های KNN یا k-NN نیز شناخته می‌شود ، یک طبقه بندی کننده یادگیری غیر پارامتری و تحت نظارت است که از نزدیکی برای طبقه بندی یا پیش بینی در مورد گروه بندی یک نقطه داده ...
در ابتدای مطلب حاضر، به توضیح مختصری از مفهوم یادگیری ماشین می‌پردازیم و به تفاوت آن با برنامه نویسی سنتی اشاره خواهیم کرد. سپس، ۱۴ روش یادگیری ماشین را معرفی می‌کنیم و کاربردها و ویژگی‌های آنها را به همراه مثال ...
(1402). 'بهبود طبقه بندی داده های نامتعادل خاک با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین در بخشی از اراضی استان زنجان', مهندسی زراعی, 46(1), pp. 61-82. doi: 10.22055/agen.2023.43838.1667
یادگیری ماشین شامل گروهی از الگوریتمهای محاسباتی است که می‌توانند با یادگیری از داده‌های موجود (مجموعه آموزشی)، تشخیص، طبقه‌بندی و پیشبینی الگو را روی داده‌ها انجام دهند.
طبقه بندی کننده Naive Bayes و فیلتر کردن مشارکتی با هم یک سیستم پیشنهادی ایجاد میکنند که با استفاده از یادگیری ماشین و تکنیک های داده کاوی اطلاعات نامشهود را فیلتر میکند و پیشبینی میکند آیا ...
مقالات > نشریه علمی پژوهش های سنجش از دور و اطلاعات مکانی > دوره 2, شماره ; 2; استفاده از روش های یادگیری ماشین برای طبقه بندی تصاویر ماهواره ای لندست ۹ به منظور ارزیابی مساحت کاربری های زمین شهری (غرب تهران)
طبقه بندی classification یکی از زیر شاخه های اساسی یادگیری ماشین و داده کاوی است. و اساس آن داده‌های جمعآوری شده از اعمال گذشته هستند. اعمالی که بر اساس دانش فرد خبره برچسب گذاری شدند.
رگرسیون لجستیک، یک الگوریتم یادگیری ماشین با نظارت است که بیشتر برای طبقه‌بندی استفاده می‌شود. هدف این است که احتمال وابستگی یک داده به یک کلاس خاص را پیشبینی کند.
ماشین بردار پشتیبان (svm) یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین قدرتمند است که برای طبقه‌بندی خطی یا غیرخطی، رگرسیون و حتی تشخیص ناهنجاری‌ها استفاده می‌شود.svm ها می‌توانند برای انواع وظایفی مانند طبقه‌بندی متن، طبقه ...
در این محصول آموزشی به تبیین یادگیری ماشین و طبقه بندی تصاویر ماهواره ای در سامانه ارث انجین پرداخته شده است. ... اعتبار‌سنجی نقشه طبقه بندی با داده های تست و محاسبه معیار های کنترل صحت ...
🟢 سوگیری (بایاس): داده‌های استفاده شده برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین ممکن است سوگیری داشته باشند که این منجر به سوگیری در پیش‌بینی‌ها و طبقه‌بندی‌های مدل می‌شود.
برای دسته‌بندی مسائل یادگیری ماشین روش‌های مختلفی وجود دارد. در اینجا، ما به مهم‌ترین روش‌ها پرداخته‌ایم. 1- بر اساس ماهیت "سیگنال" یا "بازخورد" موجود برای یک سیستم یادگیری:
دانلود و دریافت مقاله طبقه بندی متن با استفاده از مدل های یادگیری ماشین. ... پردازش دستی هر بیت از داده ها و همچنین دسته بندی داده ها دشوار است و باعث ظهور ابزارهای هوش مصنوعی پردازش متن در حوزه ...
هدف این الگوریتم یادگیری تشخیص الگوها در میان داده‌های ورودی است که به آن امکان می‌دهد پیش‌بینی‌ها یا طبقه‌بندی‌هایی را روی داده‌های جدید انجام دهد.
ساخت مدل های یادگیری ماشین طبقه بندی در پایتون. در این بخش با بهره‌گیری از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه Scikit-learn، نحوه پیاده‌سازی دو مدل رگرسیون لجستیک و KNN را به‌طور مختصر شرح می ...
مسائلی که با توسعه مدل‌های یادگیری ماشین از طریق داده‌های جمعآوری شده، نتایج رویدادهای جدید را پیشبینی میکنند. ... اما الگوریتمهای طبقه‌بندی برای به‌دست آوردن مدل یادگیری و در ادامه ...
از کانال کلیپ های فنی آموزشی کاربردی فیکسمن ... دوره یادگیری ماشینی - طبقه بندی کننده را با داده های تازه پاک کنید... 71. انارگل مجتهد ... # آموزش یادگیری ماشین ...
اگر با الگوریتمهای طبقه‌بندی کار کرده باشید (و یا حداقل جایی خوانده باشید) متوجه می‌شوید که عبارتِ داده‌های آموزشی یا همان training sets در کتاب‌ها و مقالات، بسیار تکرار می‌شود. در این نوشته می‌خواهیم ببینیم منظور از ...
طبقه‌بندی (Classification) یکی از زیرشاخه های اصلی داده‌کاوی و یادگیری ماشین است. با استفاده از طبقه‌بندی میتوان به صورت هوشمند، اشیا مختلف را در یک تصویر شناسایی کرد، مشتریان ناراضی را قبل از خروج از یک شرکت شناسایی و ترمیم ...
عمده ترین تفاوت مدل های طبقه بندی و رگرسیون در یادگیری ماشین این است که مدل‌های طبقه‌بندی برای پیشبینی دسته‌ها یا برچسب‌ها ... در علم داده و یادگیری ماشین، دو نوع مدل محبوب برای پیش ...
بارگذاري داده برای پروژه های یادگیری ماشین; فهم داده با آمار و ارقام ... معیار های متنوعی برای ارزیابی کارایی الگوریتم های یادگیری ماشین، الگوریتم های طبقه بندی و رگرسیون وجود دارد. باید در ...
ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine): ماشین بردار پشتیبان (SVM) نیز یک الگوریتم محبوب برای طبقه‌بندی دودویی است. با استفاده از توزیع داده‌ها در فضای ویژگی، SVM سعی میکند یک سطح تصمیم بهینه را ...
طبقه‌بندی (Classification) و رگرسیون (Regression) دو مسئله اصلی پیشبینی هستند که معمولاً در استخراج داده‌ها و یادگیری ماشین مورد بررسی قرار می‌گیرند. الگوریتم های طبقه بندی. طبقه بندی چیست؟
مقدمه ای بر طبقه بندی در یادگیری ماشین با پایتون. طبقه بندی ممکن است به عنوان فرآیند پیش بینی کلاس یا دسته از مقادیر مشاهده شده یا داده های داده شده تعریف شود.
از «طبقه‌بندی» (Classification) به عنوان یکی از رایج‌ترین روش‌های یادگیری ماشین « نظارت شده » (Supervised) یاد می‌شود. الگوریتمهای طبقه‌بندی، نمونه‌های داده را گروه‌بندی کرده و گستره کاربردهای ...
مدل‌های طبقه‌بندی به دو ... مدل، نمایش خاصی است که از داده‌ها با استفاده از برخی الگوریتمهای یادگیری ماشین ساخته می‌شود. مدل گاهی به عنوان فرضیه نیز نامیده می‌شود. ... اما حتماً مطمئن شوید ...
مسئله طبقه بندی داده های نامتوازن به عنوان یکی از چالش های اصلی در حوزه ی داده کاوی، مورد توجه بسیاری از محققان و پژوهش گران قرار گرفته است. ... اغلب الگوریتم های یادگیری ماشین فرض می کنند که ...
فیلم آموزش تخمین خطای طبقه بندی یا ... به این ترتیب، تابع تقسیم داده در یادگیری ماشین با پایتون کامل شد و میتوان در پروژه‌های خود از آن استفاده کرد. ... تقسیم داده در پایتون ساخته شده است که می ...
جنگل‌های تصادفی: «جنگل‌های تصادفی» (Random Forests) نوعی از الگوریتمهای یادگیری ماشین هستند که از ترکیب نتایج تعدادی از درخت‌های تصمیم برای وظایفی نظیر پیشبینی و طبقه‌بندی مورد استفاده قرار ...
ما در این مقاله به تشخیص و طبقه بندی (بدون نظارت) بدافزارها که امری مهم در امنیت سیستم های کامپیوتری است، پرداخته ایم. در تحقیق حاضر از داده های موجود در پایگاه داده Malimg Dataset استفاده شد.
نحوه‌ی کار یادگیری ماشین تحت نظارت. همان طور که اشاره شد، یادگیری ماشین تحت نظارت برای آموزش به دانشمند داده نیاز دارد تا الگوریتم را با ورودی‌های برچسب‌گذاری شده و خروجی‌های مورد انتظار آموزش دهند.
