عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین

مدل‌های یادگیری ماشین (ML) بر اساس اصل بنیادی عمل می‌کنند: آن‌ها از داده‌ها "یاد می‌گیرند" تا پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌ها را بدون برنامه‌نویسی صریح برای وظیفه موردنظر انجام دهند.

🔴جمع‌آوری داده: همه چیز با داده‌ها شروع می‌شود. هر چه تعداد بیشتری از داده‌های باکیفیت جمع‌آوری کنید، مدل شما می‌تواند بهتر عمل کند. این داده‌ها می‌توانند هر چیزی مرتبط با مسئله‌ای باشند که در حال تلاش برای حل آن هستید - تصاویر، متن، اعداد و غیره.

🔵پیش‌پردازش داده: بعد از جمع‌آوری داده، اغلب نیاز به تمیز کردن و تبدیل داده وجود دارد. این ممکن است شامل پردازش مقادیر ناقص، نرمال‌سازی یا استانداردسازی داده، رمزگذاری متغیرهای طبقه‌بندی شده و تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش و آزمایش باشد.

🟢انتخاب مدل: انواع مختلفی از مدل‌های ML وجود دارند (مانند رگرسیون خطی، درخت‌های تصمیم، شبکه‌های عصبی). انتخاب مدل معمولاً بستگی به ماهیت داده‌ها و مسئله‌ای دارد که در حال تلاش برای حل آن هستید.
_______________________
📚 @ArmanbehnamAI