تجزیه و تحلیل یادگیری ماشین چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

فراگیری ماشین روشی برای تجزیه و تحلیل داده ها است که ساخت مدل تحلیلی را خودکار می کند. این شاخه ای از هوش مصنوعی است که مبتنی بر این ایده است که سیستم ها می توانند از داده ها بیاموزند، الگوها را شناسایی کنند و با حداقل دخالت انسان تصمیم بگیرند.

به همین ترتیب، آیا تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشینی یکسان است؟

فراگیری ماشین ادامه مفاهیم پیرامون است تجزیه و تحلیل پیش بینی با یک تفاوت کلیدی: سیستم هوش مصنوعی قادر است به طور مستقل فرضیات، آزمایش و یادگیری را انجام دهد. هوش مصنوعی فراگیری ماشین مفروضات ایجاد می کند، مدل را دوباره ارزیابی می کند و مجدداً ارزیابی می کند داده ها ، همه بدون دخالت انسان.

آیا تحلیلگر داده از یادگیری ماشینی استفاده می کند؟ تحلیلگران داده غربال کردن داده ها و به دنبال شناسایی روندها هستند. آنها می توانند انجام دادن کار یک تحلیلگر داده ، اما در عین حال به صورت عملی وارد می شوند فراگیری ماشین ، در برنامه نویسی پیشرفته مهارت دارد و می تواند فرآیندهای جدیدی برای آن ایجاد کند داده ها مدل سازی آنها می توانند با الگوریتم ها، مدل های پیش بینی و غیره کار کنند.

با توجه به این، چه چیزی برای یادگیری ماشین استفاده می شود؟

فراگیری ماشین یک برنامه کاربردی از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم‌ها توانایی یادگیری و بهبود خودکار از تجربه را بدون برنامه‌ریزی صریح می‌دهد. فراگیری ماشین تمرکز بر توسعه برنامه های کامپیوتری است که می توانند به داده ها دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند.

ابزارهای یادگیری ماشینی چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم ابزار . پانداها: یک کتابخانه تجزیه و تحلیل داده پایتون که تجزیه و تحلیل و مدل سازی را بهبود می بخشد. matplotlib: یک پایتون فراگیری ماشین کتابخانه برای تجسم با کیفیت دفترچه یادداشت Jupyter: قابلیت های کار مشترک Tableau: قابلیت های قدرتمند کاوش داده ها و تجسم تعاملی.