Oge agụpụtara echere: 6 minuti
Companieslọ ọrụ na-emepụta data na-abawanye ụba nke metụtara ọrụ azụmahịa, na-eduga n'inweghachi mmasị na nyocha amụma, mpaghara na-enyocha nnukwu data setịpụrụ iji chọpụta ụkpụrụ, ịkọ ihe ga-esi na ya pụta na ime mkpebi. Companieslọ ọrụ na-echekwa ihe egwu dị mgbagwoju anya na-agbasawanye mgbe niile nke kwesịrị ka achọpụta ngwa ngwa ma belata. Ọ bụ ezie na ọtụtụ ụlọ ọrụ amalitela iji nyocha amụma iji chọpụta ohere ịzụ ahịa / ịzụ ahịa, usoro ndị yiri ya adịghị adịkarị na njikwa ihe ize ndụ, gụnyere nchekwa.
Algọridim nhazi ọkwa, klas izugbe nke nyocha amụma, nwere ike ịba uru karịsịa maka nnụcha na ụlọ ọrụ petrochemical site n'ịkọ oge na ọnọdụ nke ihe nchekwa na-adabere na nleba anya na nchekwa data metụtara nchekwa, nke bụ isi na-egosi. Enwere isi ihe ịma aka abụọ jikọtara ya na usoro a: (1) ịhụ na ihe ngosi ndị a tụrụ atụ na-ebu amụma maka mkpọka na (2) na-atụ ihe ndị na-eduga ugboro ugboro iji nwee uru amụma.
Iji data nleba anya emelitere oge niile, enwere ike ịmepụta ihe nlere site na iji mgbagha mgbagha. N'ụzọ dị otú a, ị nwere ike ịmepụta ihe nlereanya, dịka ọmụmaatụ, ịkọ ihe gbasara puru omume nke ọdịda ụgbọ okporo ígwè maka kilomita ọ bụla. Enwere ike imelite ihe gbasara omume dịka anakọtara data agbakwunyere.
Na mgbakwunye na ihe puru omume amụma ọdịda ụgbọ okporo ígwè, na otu ihe nlereanya anyị nwere ike ịmata mgbanwe ndị nwere nnukwu amụma ndaba (ndị na-atụnye ụtụ dị ukwuu na ọdịda ụgbọ okporo ígwè). N'iji nsonaazụ nlereanya ahụ, ị ga-enwe ike ịmata kpọmkwem ebe a ga-elekwasị anya n'ịrụzi ihe, nleba anya na nkwalite ego yana ihe ndị ị ga-eleba anya n'oge mmemme ndị a.
Enwere ike iji otu usoro ahụ na ụlọ ọrụ nnụcha na petrochemical iji jikwaa ihe egwu site na ịkọ na igbochi ihe mberede, ma ọ bụrụhaala na ndị otu:
Ntụle amụma bụ ngalaba sara mbara nke gụnyere akụkụ nke ọzụzụ dị iche iche, gụnyere mmụta igwe,ọgụgụ isi, ọnụ ọgụgụ na data Ngwuputa. Ntụle amụma na-ekpughe ụkpụrụ na usoro na nnukwu data data. Otu ụdị nyocha amụma, algọridim nhazi ọkwa, nwere ike ịba uru karịsịa na ụlọ ọrụ nnụcha na mmanụ ala.
Enwere ike ịkewa algọridim nhazi ọkwa dịka mmụta igwe na-elekọta. Site na mmụta a na-ahụ maka ya, onye ọrụ nwere ihe ndekọ data nke gụnyere nha nke mgbanwe amụma nwere ike jikọta na nsonaazụ amaara. N'ihe atụ a tụlere na ngalaba ọmụmụ ihe nke akụkọ a, a na-ewere usoro egwu dị iche iche (dịka curvature, ngafe) n'otu oge maka kilomita ọ bụla. Nsonaazụ mara amara, na nke a, bụ ma ọdịda okporo ụzọ mere na kilomita ụgbọ oloko ọ bụla n'ime afọ abụọ ahụ.
A na-ahọrọ algọridim nlereanya kwesịrị ekwesị ma jiri ya nyochaa data wee chọpụta mmekọrịta dị n'etiti nha nha na nsonaazụ iji mepụta iwu amụma (ihe nlereanya). Ozugbo emebere ya, a na-enye ihe nlere ahụ ọhụrụ dataset nwere nha nke mgbanwe amụma amụma amaghi ama ga-esi na ya pụta wee gbakọọ ihe gbasara puru omume nke nsonaazụ dabere na iwu ụdị. A na-atụnyere nke a na ụdị mmụta mmụta anaghị elekọta, ebe algọridim na-achọpụta ụkpụrụ na usoro dị na dataset na-enweghị ntụzịaka ọ bụla sitere n'aka onye ọrụ, na-abụghị algọridim eji.
Algọridim nhazi ọkwa a na-ahụkarị gụnyere nlọghachi azụ ahịrị, mgbagha mgbagha, osisi mkpebi, netwọkụ akwara, igwe na-akwado vector/mgbanwe ịkpa oke, classifier Bayes naive, na ọtụtụ ndị ọzọ. Linear regressions na-enye ihe atụ dị mfe nke otu nhazi nhazi algorithm si arụ ọrụ. Na ntughari ahịrị ahịrị, a na-agbakọ ahịrị dabara nke ọma dabere na isi data dị, na-enye akara akara ay = mx + b. Ịbanye mgbanwe amaara (x) na-enye amụma maka mgbanwe amaghi ama (y).
Ọtụtụ mmekọrịta dị n'etiti mgbanwe ndị dị n'ụwa n'ezie abụghị nke ahịrị, kama ọ gbagwojuru anya na nke na-enweghị oge. Ya mere, nkwụghachi azụ linear anaghị abụkarị uru. Algọridim nhazi ọkwa ndị ọzọ nwere ike ịmegharị mmekọrịta dị mgbagwoju anya, dị ka mmekọrịta curvilinear ma ọ bụ logarithmic. Dịka ọmụmaatụ, algọridim nkwụghachi azụ nke logistic nwere ike ịmekọrịta mmekọrịta dị mgbagwoju anya, nwere ike itinye mgbanwe na-abụghị ọnụọgụ (dịka ọmụmaatụ, edemede), ma nwee ike ịmepụta ụdị ezi uche na ọnụ ọgụgụ dị irè. Ihe a na-ahụkarị nke ụdị mgbagha mgbagha bụ ihe puru omume nke a tụrụ anya na nsonaazụ/omume na-eme. Algọridim nhazi ọkwa ndị ọzọ na-enye mmepụta yiri ya na mgbagha mgbagha, mana ntinye achọrọ dị iche n'etiti algọridim.
Ịmekọrịta mmekọrịta dị mgbagwoju anya bara uru karịsịa na njikwa ihe egwu, ebe a na-ebutekarị ihe ize ndụ na-adabere na ohere na ịdị njọ nke otu ihe ga-esi na ya pụta. Ịmepụta ihe ndị dị ize ndụ nke na-enye aka na nsonaazụ ahụ na-ebute atụmatụ ziri ezi na ọnụ ọgụgụ ziri ezi nke ihe gbasara nke puru omume. N'ụzọ dị iche, ọtụtụ nyocha ihe ize ndụ na-atụle "ihe gbasara nke puru omume" n'ogo nke categorical (otu oge n'afọ iri, otu ugboro n'afọ, ọtụtụ ugboro n'afọ), nke na-adịchaghị mma, na-eme ka ọ ghara ikwe omume ịmata ọdịiche dị n'etiti ihe ize ndụ dị na ihe ize ndụ ahụ. otu sara mbara Atiya. Enwere usoro ndị ọzọ maka iji ọnụ ọgụgụ buru ibu nyochaa ịdị njọ nwere ike na ntule ihe ize ndụ, mana nke a karịrị ike nke isiokwu a.
BlogInnovazione.it
Ịzụlite ọmarịcha nka ụgbọ ala site na ịcha agba na-akwado ụmụaka maka nka dị mgbagwoju anya dị ka ide ihe. Ka agba…
Ngalaba ndị agha mmiri bụ ezigbo ike akụ na ụba ụwa, nke gorola n'ahịa ahịa ijeri 150 ...
Mọnde gara aga, Financial Times kwupụtara nkwekọrịta ya na OpenAI. FT na-enye ikike maka akwụkwọ akụkọ ụwa…
Ọtụtụ nde mmadụ na-akwụ ụgwọ maka ọrụ nkwanye, na-akwụ ụgwọ ndenye aha kwa ọnwa. Ọ bụ echiche nkịtị na ị…
