एमएल शब्दावली

रिश्तों

मशीन लर्निंग सिस्टम भविष्यवाणियों का उत्पादन करने के लिए इनपुट के बीच संबंधों का उपयोग करता है ।

बीजगणित में, संबंध को अक्सर y = ax + b के रूप में लिखा जाता है :

• y वह लेबल है जिसकी हम भविष्यवाणी करना चाहते हैं
• a रेखा का ढलान है
• x इनपुट मान हैं
• बी अवरोधन है

एमएल के साथ, संबंध y = b + wx के रूप में लिखा जाता है :

• y वह लेबल है जिसकी हम भविष्यवाणी करना चाहते हैं
• डब्ल्यू वजन है (ढलान)
• x विशेषताएं हैं (इनपुट मान)
• बी अवरोधन है

मशीन लर्निंग लेबल

मशीन लर्निंग शब्दावली में, लेबल वह चीज है जिसकी हम भविष्यवाणी करना चाहते हैं ।

यह एक रेखीय ग्राफ में y की तरह है:

मशीन लर्निंग विशेषताएं

मशीन लर्निंग शब्दावली में, विशेषताएं इनपुट हैं ।

वे एक रेखीय ग्राफ में x मानों की तरह हैं:

कभी-कभी अलग-अलग वज़न के साथ कई विशेषताएं (इनपुट मान) हो सकती हैं:

y = _{b +} w1x1 + _w2x2 + _w3x3 + _w4x4 _ _{_ _} _ _{_}

मशीन लर्निंग मॉडल

एक मॉडल लेबल (y) और सुविधाओं (x) के बीच संबंध को परिभाषित करता है।

एक मॉडल के जीवन में तीन चरण होते हैं:

• आंकड़ा संग्रहण
• प्रशिक्षण
• अनुमान

मशीन लर्निंग ट्रेनिंग

प्रशिक्षण का लक्ष्य एक ऐसा मॉडल तैयार करना है जो किसी प्रश्न का उत्तर दे सके। जैसे घर के लिए अपेक्षित कीमत क्या है?

मशीन लर्निंग अनुमान

अनुमान तब होता है जब प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग लाइव डेटा का उपयोग करके मूल्यों का अनुमान लगाने (भविष्यवाणी) करने के लिए किया जाता है। जैसे मॉडल को प्रोडक्शन में डालना।