Blogumuz
Kiber təhlükəsizliyindəki ən son tendensiyaları, məlumat elmləri, süni intellekt, UX / UI dizayn və veb inkişafını kəşf edin. Məqalələrimizi oxuyaraq komandamızdan məsləhət və praktik rəhbərlik tapın.
Afrikaans Azərbaycan dili Беларуская ⵜⴼⵏⵗ Català Čeština Dansk Deutsch Ελληνική English Español Euskara Suomi Français Gaeilge Galego Magyar Հայերեն Bahasa Indonesia Italiano 日本語 조선말 Кыргызча Lietuvių kalba Latviešu valoda Dutch Norsk Polski Português Română Pусский Slovenský Slovenščina Svenska ภาษาไทย Wikang Filipino Türkçe Ukrainska Tiếng Việt 汉语
September 27, 2024
Bütün dövrlərin ən məşhur kibertəhlükəsizlik zəiflikləri
Rəqəmsal təhlükələr haqqında anlayışımızı formalaşdıran ən bədnam kibertəhlükəsizlik zəifliklərini araşdırın. Müasir rəqəmsal dünyada kibertəhlükəsizlik tədbirlərinin əhəmiyyətini vurğulayaraq Heartbleed, WannaCry, EternalBlue, SQL Injection, Spectre və Meltdown haqqında məlumat əldə edin.
Kibertəhlükəsizlik Zəiflikləri
Rəqəmsal Təhdid Landşaftı
September 27, 2024
Maşın Öyrənməsində Xüsusiyyət Mühəndisliyinin Əhəmiyyəti
Maşın öyrənməsində xüsusiyyət mühəndisliyinin əhəmiyyətini və onun model performansının artırılmasında, həddən artıq uyğunlaşmanın azaldılmasında və şərh edilə bilmənin sadələşdirilməsində əsas rolunu kəşf edin. Güclü proqnozlaşdırıcı modellər üçün xüsusiyyət mühəndisliyi sənətinə yiyələnmək üçün ümumi texnika və nümunələri araşdırın.
Xüsusiyyət Mühəndisliyi
Maşın Öyrənmə Performansı
September 27, 2024
Maşın Öyrənməsində K-qat Çarpaz Validasiya
Model performansının və ümumiləşdirmə qabiliyyətinin qiymətləndirilməsində K-qat çarpaz doğrulamanın əhəmiyyətini araşdırın. İterativ təlim prosesi, sadə qatar/test bölmələri ilə müqayisədə üstünlüklər və 'k'-nin optimal dəyərini seçmək üçün mülahizələr haqqında məlumat əldə edin.
K-qat Çarpaz Validasiya
Modelin Qiymətləndirilməsi
September 27, 2024
Maşın Öyrənməsində Qərəz-Variance Mübadiləsi
Maşın öyrənməsində qərəz-variasiya mübadilələrinin əsas konsepsiyasını araşdırın, onun model performansına və ümumiləşdirməyə təsirini anlayın. Güclü və etibarlı modellər üçün optimal balansı saxlamaq üçün çarpaz doğrulama, nizamlama və ansambl üsulları kimi effektiv strategiyaları kəşf edin.
Qərəz-variasiya mübadilə
Maşın öyrənmə performansı
September 27, 2024
Təsnifat modelləri üçün əsas ölçülər
Modelin dəqiqliyini və effektivliyini ölçmək üçün əsas təsnifat modelinin qiymətləndirmə göstəricilərini - dəqiqlik, geri çağırma və F1 balı - araşdırın. Optimal performans üçün dəqiqlik və geri çağırma arasında mükəmməl tarazlığı necə qurmağı öyrənin.
Təsnifat modelinin qiymətləndirilməsi
Dəqiqlik və geri çağırma ölçüləri
September 27, 2024
Çarpaz Validasiya Texnikalarının Gücü
Həddindən artıq uyğunlaşma və uyğun olmayan riskləri azaldarkən modelin yeni məlumatlar üzərində performansını qiymətləndirməkdə çarpaz doğrulamanın əhəmiyyətini kəşf edin. Güclü modelin qiymətləndirilməsi üçün k-qat çarpaz doğrulama, bir-bir kənarda çarpaz doğrulama (LOOCV) və təbəqələşdirilmiş çarpaz doğrulamanı araşdırın.
Çapraz doğrulama üsulları
Model qiymətləndirmə üsulları
September 27, 2024
Maşın Öyrənməsində həddindən artıq uyğunlaşma və uyğunsuzluq
Maşın öyrənmə modellərində həddindən artıq uyğunlaşma və uyğunsuzluqla mübarizə aparmaq üçün effektiv strategiyaları öyrənin. Optimal model performansına və ümumiləşdirməyə nail olmaq üçün çarpaz doğrulama, xüsusiyyət seçimi, nizamlama və ansambl üsulları kimi üsulları araşdırın.
Overfitting qarşısının alınması
Underfitting qarşısının alınması
September 27, 2024
Həddindən artıq uyğunlaşmanın qarşısının alınmasında və Modelin ümumiləşdirilməsinin gücləndirilməsində L1 və L2 nizamlanmasının rolu
Maşın öyrənməsində L1 və L2 nizamlama üsullarının əhəmiyyətini araşdırın. Lasso və Ridge reqressiya üsullarının həddən artıq uyğunlaşmanın qarşısını necə aldığını kəşf edin, modelin ümumiləşdirilməsini təkmilləşdirin və daha şərh edilə bilən modellər üçün kritik xüsusiyyətləri seçin. Model performansını və etibarlılığını optimallaşdırmaq istəyən məlumat alimləri və ML praktikləri üçün idealdır.
L1 L2 Tənzimləmə Texnikası
Maşın Öyrənməsində Həddindən artıq uyğunlaşmanın qarşısının alınması
September 27, 2024
Maşın Öyrənməsində Qərar Ağaclarını Anlamaq
Təsnifat və reqressiya tapşırıqları üçün maşın öyrənməsində təməl daşı alqoritmi olan qərar ağacları dünyasına daxil olun. Onların datanı necə böldüyünü, proqnozlar verməsini və həm kateqoriyalı, həm də ədədi xüsusiyyətləri idarə etdiyini öyrənin. Həddindən artıq uyğunlaşmanın qarşısını almaq və modelin şərh oluna bilməsini artırmaq üçün strategiyaları kəşf edin ki, bu da onu öz proqnozlaşdırıcı analitik bacarıqlarını təkmilləşdirmək istəyən peşəkarlar və həvəskarlar üçün mükəmməl edir.
Qərar Ağacları Maşın Öyrənməsi
Proqnozlaşdırıcı Modelləşdirmə Texnikaları
September 27, 2024
Maşın Öyrənməsində Gradient Eniş və Stokastik Qradient Eniş
Bu hərtərəfli bələdçidə Gradient Eniş və Stokastik Qradient Eniş (SGD) arasındakı fərqləri açın. Bu əsas optimallaşdırma alqoritmlərinin səhvləri necə minimuma endirdiyinə, onların tətbiqinin kiçikdən böyük verilənlər bazasına qədər olan nüanslarına və maşın öyrənmə modelinin optimal performansı üçün hər birindən nə vaxt istifadə ediləcəyinə nəzər salın. Model təlimi və konvergensiya strategiyaları haqqında anlayışlarını təkmilləşdirmək istəyən məlumat alimləri və AI praktikləri üçün idealdır.
Gradient Descent vs SGD
Maşın Öyrənməsində Optimallaşdırma Alqoritmləri
