انسیمبل سیکھنا کیا ہے؟
Ensemble لرننگ ایک مشین لرننگ تکنیک ہے جس میں نظام کی مجموعی کارکردگی اور پیشین گوئی کی طاقت کو بہتر بنانے کے لیے متعدد ماڈلز کو یکجا کرنا شامل ہے۔ جوڑا سیکھنے کے پیچھے بنیادی خیال یہ ہے کہ متعدد ماڈلز کی پیشین گوئیوں کو جمع کرکے، نتیجے میں آنے والا ماڈل اکثر اس میں شامل کسی بھی انفرادی ماڈل کو پیچھے چھوڑ سکتا ہے۔ کئی مختلف نقطہ نظر ہیں
کون سا الگورتھم کس ڈیٹا پیٹرن کے لیے موزوں ہے؟
مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے میدان میں، درست اور موثر نتائج کے حصول کے لیے کسی خاص ڈیٹا پیٹرن کے لیے موزوں ترین الگورتھم کا انتخاب بہت ضروری ہے۔ مختلف الگورتھم مخصوص قسم کے ڈیٹا پیٹرن کو سنبھالنے کے لیے بنائے گئے ہیں، اور ان کی خصوصیات کو سمجھنا مشین لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کو بہت زیادہ بڑھا سکتا ہے۔ آئیے مختلف الگورتھم کو دریافت کریں۔
مشین لرننگ الگورتھم میں غیر عددی ڈیٹا کو کیسے ہینڈل کیا جا سکتا ہے؟
بامعنی بصیرت نکالنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم میں غیر عددی ڈیٹا کو ہینڈل کرنا ایک اہم کام ہے۔ اگرچہ بہت سے مشین لرننگ الگورتھم عددی ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، لیکن غیر عددی ڈیٹا کو تجزیہ کے لیے ایک مناسب فارمیٹ میں پری پروسیس کرنے اور تبدیل کرنے کے لیے کئی تکنیکیں دستیاب ہیں۔ اس جواب میں، ہم دریافت کریں گے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ازگر کے ساتھ ای آئی ٹی سی/اے آئی/ایم ایل پی مشین لرننگ, کلسٹرنگ ، کے ذرائع اور مطلب شفٹ, غیر عددی ڈیٹا کو ہینڈل کرنا, امتحان کا جائزہ