کرپٹو کرنسی کی قیمت کی نقل و حرکت کی پیشین گوئی کرنے کے لیے ایک بار بار چلنے والے نیورل نیٹ ورک کی تعمیر کے تناظر میں ہم ڈیٹا کو متوازن کرنے سے پہلے اسے کیسے پہلے سے پروسیس کرتے ہیں؟
کریپٹو کرنسی کی قیمت کی نقل و حرکت کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ریکرنٹ نیورل نیٹ ورک (RNN) کی تعمیر میں پہلے سے ڈیٹا پروسیسنگ ایک اہم قدم ہے۔ اس میں خام ان پٹ ڈیٹا کو ایک مناسب فارمیٹ میں تبدیل کرنا شامل ہے جسے RNN ماڈل کے ذریعے مؤثر طریقے سے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ آر این این ترتیب ڈیٹا کو متوازن کرنے کے تناظر میں، کئی اہم پری پروسیسنگ تکنیکیں ہیں جو
K قریبی پڑوسیوں کے درجہ بندی کی درستگی کو کیسے بہتر بنایا جا سکتا ہے؟
K قریبی پڑوسیوں (KNN) درجہ بندی کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے، کئی تکنیکوں کو استعمال کیا جا سکتا ہے۔ KNN مشین لرننگ میں ایک مقبول درجہ بندی الگورتھم ہے جو اپنے k قریبی پڑوسیوں کی اکثریت کی کلاس کی بنیاد پر ڈیٹا پوائنٹ کی کلاس کا تعین کرتا ہے۔ KNN درجہ بندی کی درستگی کو بڑھانے میں مختلف پہلوؤں کو بہتر بنانا شامل ہے۔
مشین لرننگ میں فیچر سلیکشن اور انجینئرنگ کا مقصد کیا ہے؟
خصوصیت کا انتخاب اور انجینئرنگ مشین لرننگ ماڈلز تیار کرنے کے عمل میں، خاص طور پر مصنوعی ذہانت کے میدان میں اہم اقدامات ہیں۔ ان اقدامات میں دیے گئے ڈیٹاسیٹ سے سب سے زیادہ متعلقہ خصوصیات کی شناخت اور ان کا انتخاب شامل ہے، نیز نئی خصوصیات بنانا جو ماڈل کی پیشین گوئی کی طاقت کو بڑھا سکتے ہیں۔ خصوصیت کا مقصد
رجعت تجزیہ کے ساتھ کام کرتے وقت خصوصیات کی مطابقت اور معنی خیزی پر غور کرنا کیوں ضروری ہے؟
مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کے میدان میں رجعت کے تجزیے کے ساتھ کام کرتے وقت، استعمال شدہ خصوصیات کی مطابقت اور معنی خیزی پر غور کرنا بہت ضروری ہے۔ یہ اہم ہے کیونکہ خصوصیات کا معیار ریگریشن ماڈل کی درستگی اور تشریح پر براہ راست اثر انداز ہوتا ہے۔ اس جواب میں، ہم اس کی وجوہات کو تلاش کریں گے۔
ML ایپلیکیشن تیار کرتے وقت ML کے لیے مخصوص تحفظات کیا ہیں؟
مشین لرننگ (ML) ایپلیکیشن تیار کرتے وقت، ML کے لیے کئی مخصوص تحفظات ہیں جن کو مدنظر رکھنا ضروری ہے۔ ML ماڈل کی تاثیر، کارکردگی اور وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لیے یہ تحفظات بہت اہم ہیں۔ اس جواب میں، ہم کچھ اہم ML-مخصوص تحفظات پر تبادلہ خیال کریں گے جنہیں ڈویلپرز کو ذہن میں رکھنا چاہیے کہ کب
مشین لرننگ الگورتھم کے علاوہ کچھ ایسے کام کون سے ہیں جن کے لیے scikit-learn ٹولز پیش کرتا ہے؟
Scikit-learn، Python کی ایک مشہور مشین لرننگ لائبریری، صرف مشین لرننگ الگورتھم سے ہٹ کر ٹولز اور فنکشنلٹیز کی ایک وسیع رینج پیش کرتی ہے۔ سکیٹ لرن کے ذریعہ فراہم کردہ یہ اضافی کام لائبریری کی مجموعی صلاحیتوں کو بڑھاتے ہیں اور اسے ڈیٹا کے تجزیہ اور ہیرا پھیری کے لیے ایک جامع ٹول بناتے ہیں۔ اس جواب میں، ہم کچھ کاموں کا جائزہ لیں گے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, سکیٹ سیکھنا, امتحان کا جائزہ