هوش مصنوعی

تعمیم پذیری یکی از مفاهیم کلیدی در حوزه یادگیری ماشین است که تأثیر بسزایی بر عملکرد الگوریتم‌های یادگیری دارد. تعمیم پذیری به میزانی اشاره دارد که یک الگوریتم یادگیری ماشین

شبکه عصبی یکی از مفاهیم پایه‌ای در حوزه هوش مصنوعی است که به طور گسترده‌ای در بسیاری از برنامه‌ها و سیستم‌های هوشمند استفاده می‌شود. اصول عملکرد شبکه عصبی بر اساس

پیش از بررسی ویژگی ها در مدل های یادگیری ماشین که یکی از مفاهیم پرکاربرد و مهم در علوم داده و هوش مصنوعی است. این مدل ها از الگوریتم ها

مهم ترین مدل ها در یادگیری ماشین یکی از حوزه‌های مهم در علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که به کمک الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف، به ما این امکان را

ضریب همبستگی رتبه‌ای اسپیرمن یا spearman’s rank correlation coefficient یک مفهوم مهم در زمینه یادگیری ماشین است که به تحلیل رابطه بین دو متغیر کمک می‌کند. این ضریب، معیاری است

ضریب همبستگی رتبه‌ای کندال یا Kendall rank correlation coefficient یک مفهوم مهم در حوزه یادگیری ماشین است که به تحلیل رابطه بین دو متغیر رتبه‌ای کمک می‌کند. این ضریب، میزان

الگوریتم های شبکه‌ عصبی یکی از موضوعات پرطرفدار در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. این الگوریتم‌ها بر اساس ساختار و عملکرد مغز انسان طراحی شده‌اند و برای حل

درخت تصمیم یا decision tree یکی از روش‌های مهم و پرکاربرد در حوزه یادگیری ماشین است که به تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها کمک می‌کند. این روش از ساختار درختی برای

الگوریتم K-Nearest Neighbor یکی از محبوب‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین است که در حوزه طبقه بندی و پیش‌بینی استفاده می‌شود. این الگوریتم بر اصل ساده‌ای کار می‌کند: داده‌های جدید را بر

طبقه بندی یا classification یکی از مفاهیم اساسی در حوزه یادگیری ماشین است که به کمک الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف، داده‌ها را به دسته‌های مختلف تقسیم می‌کند. این فرایند اساسی

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