Machine Learning

StudyZoom

Садржи огласе

О овој апликацији

Савладајте машинско учење помоћу ове све-у-једном апликације — дизајниране за студенте, професионалце и такмичаре који желе да полажу испите. Ова апликација нуди структурирано путовање учења засновано на поглављима које покрива кључне концепте, алгоритме и апликације — све засновано на стандардном МЛ наставном плану и програму.

🚀 Шта је унутра:

📘 Јединица 1: Увод у машинско учење
• Шта је машинско учење
• Добро постављени проблеми учења
• Дизајнирање система учења
• Перспективе и проблеми у машинском учењу

📘 Јединица 2: Учење концепта и наручивање од општег до специфичног
• Концепт учења као претраживања
• ФИНД-С алгоритам
• Размак верзије
• Индуктивна пристрасност

📘 Јединица 3: Учење стабла одлука
• Представљање на стаблу одлучивања
• ИД3 алгоритам
• Ентропија и добијање информација
• Претеривање и обрезивање

📘 Јединица 4: Вештачке неуронске мреже
• Перцептрон алгоритам
• Вишеслојне мреже
• Размножавање уназад
• Проблеми у пројектовању мреже

📘 Јединица 5: Процена хипотеза
• Мотивација
• Процена тачности хипотезе
• Интервали поверења
• Поређење алгоритама учења

📘 Јединица 6: Бајесово учење
• Бајесова теорема
• Максимална вероватноћа и МАП
• Наивни Бајесов класификатор
• Бајесовске мреже веровања

📘 Јединица 7: Теорија рачунарског учења
• Вероватно приближно тачно (ПАЦ) учење
• Сложеност узорка
• ВЦ Димензија
• Модел везан за грешку

📘 Јединица 8: Учење засновано на инстанци
• К-Алгоритам најближег суседа
• Образложење засновано на случају
• Локално пондерисана регресија
• Проклетство димензионалности

📘 Јединица 9: Генетски алгоритми
• Претрага простора хипотезе
• Генетски оператери
• Фитнес функције
• Примене генетских алгоритама

📘 Јединица 10: Учење скупова правила
• Алгоритми секвенцијалног покривања
• Правило после резидбе
• Учење правила првог реда
• Учење користећи Пролог-ЕБГ

📘 Јединица 11: Аналитичко учење
• Учење засновано на објашњењу (ЕБЛ)
• Индуктивно-аналитичко учење
• Информације о релевантности
• Оперативност

📘 Јединица 12: Комбиновање индуктивног и аналитичког учења
• Индуктивно логичко програмирање (ИЛП)
• ФОИЛ алгоритам
• Комбиновање објашњења и запажања
• Примене ИЛП-а

📘 Јединица 13: Учење са појачањем
• Задатак учења
• К-Леарнинг
• Методе временске разлике
• Стратегије истраживања

🔍 Главне карактеристике:
• Структурирани наставни план и програм са рашчлањивањем по темама
• Укључује књиге о наставним плановима и програмима, МЦК-ове и квизове за свеобухватно учење
• Функција обележивача за лаку навигацију и брз приступ
• Подржава хоризонтални и пејзажни приказ ради побољшане употребљивости
• Идеално за БСц, МСц и припрему за испите
• Лаган дизајн и лака навигација

Без обзира да ли сте почетник или желите да побољшате своје знање МЛ, ова апликација је ваш савршени пратилац за академски успех и успех у каријери.

📥 Преузмите сада и започните своје путовање у савладавање машинског учења!

Шта је ново

🚀 What’s New in Machine Learning App v1.0

• ✨ User interface with clean and intuitive design
• 🔖 Added bookmark feature for easy access to important topics
• 📱 Supports horizontal and landscape views for flexible studying
• 📚 Complete syllabus content, MCQs, and quizzes for better learning
• ⚡ Faster performance and smoother navigation

Perfect for students and professionals aiming to master Machine Learning. Download now and upgrade your study experience!