دوره تحلیل آماری داده های محیطی
این دوره آموزشی با هدف ارائه‌ی جامع و کاربردی از مفاهیم و تکنیک‌های تحلیل آماری داده‌ها در نرم‌افزار R طراحی شده است.
شبکه های اجتماعی
پشتیبانی:9114596785(98+)
شبکه های اجتماعی
پشتیبانی:9114596785(98+)
الگوریتم جنگل تصادفی یکی از روش‌های محبوب و قدرتمند در یادگیری ماشین است که با ترکیب چندین درخت تصمیم و استفاده از اصول تصادفی‌سازی، دقت و پایداری مدل را افزایش می‌دهد. این الگوریتم از سه اصل اصلی نمونه‌گیری تصادفی از داده‌ها، انتخاب تصادفی ویژگی‌ها، و ترکیب نتایج درخت‌ها استفاده می‌کند تا مشکلات رایج مانند بیش‌برازش را کاهش دهد. ا این حال، چالش‌هایی مانند سرعت پایین در داده‌های بزرگ، دشواری تفسیر نتایج، و نیاز به تنظیم دقیق پارامترها از محدودیت‌های آن محسوب می‌شوند.
این مقاله به بررسی تفاوت‌های الگوریتم و مدل در یادگیری ماشین می پردازد. الگوریتم‌ها به عنوان دستورالعمل‌های گام‌به‌گام در یادگیری ماشین، وظیفه ایجاد مدل‌هایی را دارند که قادر به پیش‌بینی و تحلیل داده‌های جدید هستند. یادگیری ماشین امروزه به عنوان یکی از ارکان هوش مصنوعی، الگوها و ساختارهای پنهان در داده‌ها را استخراج کرده و برای کاربردهای خودکار و پیش‌بینی دقیق استفاده می‌کند. با مطالعه این مقاله می‌توانید درک عمیقی از تفاوت های الگوریتم‌ها و مدل‌ها در تحلیل داده به دست آورید.
آدرس:مازندران،نور، بلوار امام رضا، پردیس منابع طبیعی و علوم دریایی دانشگاه تربیت مدرس
تلفن تماس:01144998066
ارتباط با مدیریت سایت:09045271357
