Экспертные системы
После получения четкого представления об этих жаргонах нам нужно узнать, как люди принимают решения. Мы все хороши в принятии умных и точных решений, и день за днем мы становимся Эксперт в принятии решений. Но вопрос в том, как мы это делаем? Я дам вам минуту, чтобы понять это…
Хорошо, если вы еще не поняли, позвольте мне помочь вам. Вы когда-нибудь задумывались, как врач принимает решение, что у нас денге или нет, просто глядя на наши симптомы? Да, верно, потому что он стал экспертом в принятии этих решений. из его прошлого опыта. Давайте изобразим взгляд.
На изображении мы все можем изобразить, как врач принимает решение о том, болен ли пациент лихорадкой денге или нет. Это симптомы, которые врач принимает в качестве Input(X) и сравнивает с пациентом, т.е. есть ли у него кожа. сыпь, лихорадка, головная боль, простудный кашель, рвота, если у него / нее есть какие-либо четыре из вышеперечисленных симптомов, врач принимает решение о том, что у пациента денге. Это делает выход (Y). Теперь мы все правильно знать, как люди принимают решения.
Теперь наша цель состоит в том, чтобы построить модель/машину, которая принимает эти решения за вас, то есть для заданного набора входных данных машина должна предсказать результат. Но как нам это сделать, машина не понимает эти знаки (неправильные и правильно).
Итак, что мы делаем, это двоичная классификация, это просто правильно, просто преобразуйте все правильные знаки в двоичные 1 и все неправильные знаки в двоичные 0, вот и все, вы готовы .. (я не собираюсь обманывать вас, говоря, что это просто), Не волнуйтесь, мы должны изучить все шаг за шагом. Давайте посмотрим на двоичную классификацию для вышеуказанной проблемы.
Теперь нам нужно закодировать, для которого машина определяет выход(Y) на основе заданных входных данных(X). А вот и машинное обучение, то есть вы должны научить машину учиться, предоставляя существующие данные и соответствующие выходные данные, чтобы, когда на ее пути появляется новый ввод, он предсказывал вывод для вас и облегчал вашу работу.
Прежде чем мы сможем перейти к машинному обучению, нам нужно знать шесть элементов машинного обучения. Шесть элементов будут объяснены в моем следующем посте. Нажмите здесь
Примечание: это мое понимание экспертных систем — глубокое обучение, я искренне благодарю onefourthlabs за то, что они показали путь в этот новый мир жаргонов.
Чего же вы ждете?.. Идите и нажмите кнопку регистрации и зарегистрируйтесь, чтобы лучше понять эти новые жаргоны и улучшить свое будущее.
