Vedîtina Modelên Ne-Xetî yên Çavdêrîkirî
Di cîhana dînamîkî ya analîza daneyê de, modelên ne-xêzkirî yên çavdêrîkirî wekî amûrên hêzdar û maqûl radiwestin. Ev modelên ku ji teknîkên rêzikên kevneşopî wêdetir diçin, gengaz dike ku pirsgirêkên tevlihev bi rastbûna zêde çareser bikin. Vê perwerdehiyê, ku li ser OpenClassrooms-ê tê gihîştin, ji we re fersendek bêhempa pêşkêşî dike ku hûn van teknîkên pêşkeftî bigerin.
Di vê perwerdehiyê de, hûn ê bi awayên cûrbecûr ne-xêzik, yên wekî darên biryarê û daristanên rasthatî werin nasîn. Van teknîkan, ku bi berfirehî di warê zanistiya daneyê de têne bikar anîn, ji ber şiyana wan a modelkirina têkiliyên tevlihev ên di navbera guherbaran de têne nas kirin.
Girîngî li ser têgihîştina pratîkî ya têgehan tê danîn, bi vî rengî dihêle hûn di projeyên xwe yên pêşerojê de wan bi bandor bicîh bînin. Bi nêzîkatiyek hînkirinê ya ku li ser serîlêdana pratîkî ye, ev perwerdehiya we amade dike ku hûn di karanîna modelên çavdêriya ne-xêz de bibin pispor.
Bi tevlêbûna vê perwerdehiyê, hûn berbi bidestxistina jêhatîbûnên ku di pîşesaziya teknolojiyê ya îroyîn de pir têne qîmet kirin, gavek mezin diavêjin. Vê şansê ji dest nedin ku hûn xwe di warê analîzkirina daneyan de cihê bikin.
Zanîna xwe ya Modelkirinê kûr bikin
Di sektorek ku bi domdarî pêş dikeve de, pêdivî ye ku meriv teknîkên herî dawîn fêr bibe. Vê perwerdehiyê we di nav hûrguliyên modelên çavdêriya ne-xêz de rê dide we, ku dihêle hûn têgihiştinek kûr û pratîkî ya van amûrên bingehîn bistînin.
Hûn ê têgehên pêşkeftî yên wekî makîneyên vektorê piştgirî (SVM) û torên neuralî, yên ku di warê fêrbûna makîneyê de bingeh in, bigerin. Van teknîkan, ku ji bo rastbûn û nermbûna xwe têne zanîn, di qutiya amûrê ya profesyonel a daneyê de sermayeyên sereke ne.
Perwerde di heman demê de balê dikişîne ser girîngiya verastkirina xaçerê û xweşbîniya hîperparameterê, gavên girîng ên ji bo misogerkirina performans û pêbaweriya modelên we. Hûn ê fêr bibin ku van pêvajoyên tevlihev bi hêsanî û pêbawer serdest bikin.
Wekî din, hûn ê xwedî fersendek bin ku hûn bi projeyên cîhana rastîn hunerên xwe yên nû pratîk bikin, ku dihêle hûn zanîna xwe yek bikin û xwe ji dijwariyên cîhana rast re amade bikin. Vê nêzîkatiya destan piştrast dike ku hûn ê ne tenê karibin van têgehan fam bikin, lê di heman demê de di projeyên xwe yên pêşerojê de jî wan bi bandor bicîh bînin.
Teknîkên Modelkirina Pêşkeftî Keşif Bikin
Van rêbazan, her çend pêşkeftî bin jî, bi rengekî ku ji bo kesên ku di qadê de nisbeten nû ne jî têne pêşkêş kirin.
Di heman demê de giranî li ser girîngiya nirxandin û bicîhkirina modelê jî heye, gavên girîng ji bo ku hûn analîzên we rast û pêbawer bin. Hûn ê fêr bibin ku hûn van pêvajoyan bi têgihiştinek zelal a prensîbên bingehîn rêve bibin, we amade bikin ku hûn di hewildanên xweyên pêşerojê de biserkevin.
Wekî ku berê jî hate gotin, perwerdehiyê ji we re şansê ku hûn beşdarî projeyên pratîkî bibin, dihêle hûn jêhatîyên ku we fêr bûne di çarçoveyek cîhana rastîn de bicîh bikin. Vê nêzîkatiya destan we ne tenê amade dike ku hûn têgehên teorîkî fam bikin, lê di heman demê de di cîhana pîşeyî de jî wan bi bandor bicîh bînin.
Vê fersendê bikar bînin da ku xwe bi jêhatîbûnên ku hewce ne ji bo pêşkeftina di qada guhezbar a analîtîka daneyê de peyda bikin.
