آموزش الگوريتم وفلوچارت

كاشي براي دوره هاي فين آموزش الگوريتم وفلوچارت تك، داده و هوش مصنوعي

يادگيري تقويتي با يادگيري بدون نظارت، داده هاي برچسب گذاري شده مستقيم براي هر مشاهده يا بازخورد آني ندارد. در عوض، الگوريتم بايد محيط خود را مشاهده كند، با آزمايش اقدامات جديد - كه برخي از آنها ممكن است بلافاصله بهينه نباشند - بياموزد و تجربيات قبلي خود را مجدداً اعمال كند. يادگيري از طريق آزمون و خطا اتفاق مي افتد.

دانشگاهيان و متخصصان از يادگيري تقويتي در استراتژي هاي سرمايه گذاري استفاده مي كنند: عامل مي تواند يك معامله گر مجازي باشد كه از قوانين (اقدامات) معاملاتي خاصي در يك بازار خاص (محيط) پيروي مي كند تا سود (پاداش) خود را به حداكثر برساند. با اين وجود، اينكه آيا يادگيري تقويتي مي‌تواند پيچيدگي‌هاي بازارهاي مالي را كنترل كند، هنوز يك سوال باز است.

نمودار جريان تصميم گيري يادگيري آموزش الگوريتم وفلوچارت ماشيننمودار جريان تصميم گيري يادگيري ماشيني

پانويسها و منابع

1. تجزيه و تحليل مؤلفه اصلي (PCA) يك پروكسي براي پيچيدگي مدل پيش‌بيني است و به كاهش تعداد ويژگي‌ها يا ابعاد كمك مي‌كند. اگر داده‌ها داراي ويژگي‌ها يا ورودي‌هاي بسيار مرتبط Xi باشند، يك PCA مي‌تواند مبنا را روي داده‌ها تغيير دهد به طوري كه فقط اجزاي اصلي با بالاترين قدرت توضيحي در رابطه با واريانس ويژگي‌ها انتخاب شوند. مجموعه اي از n بردار مستقل و متعامد خطي - كه در آن n يك عدد طبيعي يا عدد صحيح غير منفي است - پايه ناميده مي شود.

ورودي ها ويژگي هايي در يادگيري ماشين هستند، در حالي كه ورودي ها در رگرسيون خطي و ساير روش هاي آماري سنتي، متغيرهاي توضيحي يا مستقل ناميده مي شوند. به طور مشابه، Y هدف (خروجي) در يادگيري ماشين يك متغير توضيح داده شده يا وابسته در روش هاي آماري است.

2. پردازش زبان طبيعي (NLP) شامل آموزش الگوريتم وفلوچارت تحليل احساسات داده هاي متني است، اما محدود به آن نيست. معمولاً چندين مرحله يادگيري تحت نظارت و بدون نظارت دارد و اغلب خود نظارتي در نظر گرفته مي شود زيرا ايرانيان سايبر داراي ويژگي هاي نظارت شده و بدون نظارت است.

كاشي آگهي براي هوش مصنوعي در مديريت دارايي

3. رگرسيون خطي ساده يا چندگانه بدون قاعده‌سازي (جريمه‌سازي) معمولاً به عنوان يك تكنيك آماري سنتي طبقه‌بندي مي‌شود اما نه يك روش يادگيري ماشين.

4. رگرسيون كمند يا منظم‌سازي L1 و رگرسيون رج يا منظم‌سازي L2، تكنيك‌هاي منظم‌سازي هستند كه با كمك جريمه‌سازي از برازش بيش از حد جلوگيري مي‌كنند. به زبان ساده، كمند براي كاهش تعداد ويژگي‌ها يا انتخاب ويژگي استفاده مي‌شود، در حالي كه ريج تعداد ويژگي‌ها را حفظ مي‌كند.

 Lasso تمايل دارد مدل پيش‌بيني هدف را ساده‌تر كند، در حالي كه رج مي‌تواند پيچيده‌تر باشد و چند خطي بودن در ويژگي‌ها را مديريت كند. آموزش الگوريتم وفلوچارت هر دو تكنيك منظم‌سازي را مي‌توان نه تنها با روش‌هاي آماري، از جمله رگرسيون خطي، بلكه در يادگيري ماشيني، مانند يادگيري عميق، براي مقابله با روابط غيرخطي بين اهداف و ويژگي‌ها نيز به كار برد.

5. برنامه هاي كاربردي مبتني بر ماشين كه از شبكه عصبي عميق (DNN) استفاده مي كنند، اغلب يادگيري عميق ناميده مي شوند. مقادير هدف تعداد پيوسته هستندداده هاي اريكال يادگيري عميق داراي فراپارامترهايي است (به عنوان مثال، تعداد دوره ها و نرخ يادگيري منظم)، كه توسط انسان ها داده شده و بهينه شده است، نه الگوريتم هاي يادگيري عميق.

6. درختان طبقه‌بندي و رگرسيون (CART) و جنگل‌هاي تصادفي داراي مقادير هدف هستند كه داده‌هاي گسسته يا طبقه‌بندي شده‌اند.7. تعداد خوشه K - يكي از فراپارامترها - ورودي ارائه شده توسط يك انسان است.

8. خوشه بندي سلسله مراتبي الگوريتمي است الگوريتم وفلوچارت كه داده هاي ورودي مشابه را در خوشه ها گروه بندي مي كند. تعداد خوشه ها توسط الگوريتم تعيين مي شود، نه با ورودي مستقيم انسان.