فہرست کا خانہ:
تعریف - سیکھنے الگورتھم کا کیا مطلب ہے؟
سیکھنے کا الگورتھم ایک الگورتھم ہے جو مشین لرننگ میں استعمال ہوتا ہے تاکہ ٹکنالوجی کو انسانوں کے سیکھنے کے عمل کی نقل کرنے میں مدد ملے۔ عصبی نیٹ ورک جیسی ٹکنالوجی کے ساتھ مل کر ، سیکھنے کے الگورتھم شامل کرتے ہیں ، جدید ترین سیکھنے کے پروگرام بناتے ہیں۔
ٹیکوپیڈیا سیکھنے الگورتھم کی وضاحت کرتا ہے
منطق کی رجعت ، لکیری رجعت ، فیصلے کے درخت اور بے ترتیب جنگل سب الگگوردم سیکھنے کی مثالیں ہیں۔ "قریب ترین پڑوسی" جیسے الگورتھم میں ان طریقوں کو بھی شامل کیا جاتا ہے کہ یہ الگورتھم مشین لرننگ پروگراموں میں فیصلہ سازی اور سیکھنے کو متاثر کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں۔ عام طور پر ، ان تمام الگورتھم میں جو چیز مشترک ہوتی ہے وہ یہ ہے کہ وہ تجربہ کرنے یا حقیقی دنیا میں ماڈل بنانے کے ل test ٹیسٹ یا تربیت کے اعداد و شمار سے اخراج کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ ان الگورتھم کو کسی خام ڈیٹا ماس یا نسبتا un لیبل والے پس منظر سے "ڈیٹا پوائنٹس کو ایک ساتھ کھینچنے" کے اوزار کے طور پر سوچیں۔
جہاں سیکھنے کے الگورتھم نگرانی اور غیر نگران مشین سیکھنے دونوں میں کارآمد ہیں ، وہ ہر قسم کے نظم و ضبط میں مختلف طریقوں سے استعمال ہوتے ہیں۔ پہلے سے ہی لیبل لگا اور الگ تھلگ ڈیٹا رکھنے سے مشینی مشین سیکھنے میں فائدہ ہوتا ہے ، لہذا سیکھنے والے الگورتھم جو استعمال کیے جاتے ہیں کچھ طریقوں سے مختلف ہوں گے۔ سب سے اہم بات یہ ہے کہ انجینئر ان سیکھنے الگورتھم کو ایک خاص ٹکنالوجی یا پروگرام کے بلاکس کی حیثیت سے رکھتے ہیں جو اعداد و شمار کے سیٹ کے بارے میں مزید سمجھنے کی کوشش کرتے ہیں جو اسے ہضم کرتے ہیں۔
