آکادمی اشکان مستوفی

عمده ترین تفاوت‌ مدل‌ های طبقه‌ بندی و رگرسیون در یادگیری ماشین این است که مدل‌های طبقه‌بندی برای پیش‌بینی دسته‌ها یا برچسب‌ها استفاده می‌شوند، در حالی که مدل‌های رگرسیون برای

درک ضرایب همبستگی یا کورولیشن در یادگیری ماشین بسیار مهم است زیرا آنها به ما کمک می کنند تا قدرت و جهت رابطه بین دو متغیر را تعیین کنیم. این

Occam’s Razor که به عنوان قانون صرفه جویی نیز شناخته می شود، بیان می کند که در مواجهه با توضیحات یا فرضیه های متعدد، ساده ترین آنها معمولاً صحیح است.

در این مقاله، چگونگی کاربرد Hanlon’s Razor در زمینه یادگیری ماشین و پیامدهای آن برای توسعه و استقرار سیستم‌های هوشمند را بررسی خواهیم کرد. مقدمه ای بر Hanlon’s Razor در

قانون dump به این ایده اشاره دارد که در یادگیری ماشینی، داده های بیشتر اغلب بهتر است. هر چه داده های ما بیشتر باشد، مدل های ما می توانند دقیق

تجزیه و تحلیل اجزای اصلی Principal Component Analysis (PCA) یک تکنیک محبوب در یادگیری ماشین است که برای کاهش ابعاد استفاده می شود. تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) در

مهندسی ویژگی (Feature engineering) در یادگیری ماشینی به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما تبدیل شده است، از توصیه های شخصی سازی شده در پلتفرم های پخش جریانی گرفته تا

نرخ یادگیری Learning Rate در یادگیری ماشینی چیست؟ درک اهمیت میزان یادگیری در یادگیری ماشینی یادگیری ماشینی یک زمینه جذاب است که روش حل مسائل پیچیده را متحول کرده است.

یکی از مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین، میانگین مربعات خطا (MSE) است که نقش مهمی در ارزیابی عملکرد مدل ها ایفا می کند. در این مقاله، ما به دنیای MSE