• 学习机和人工智能已经开始，一点一点，成为我们生活的一部分，有许多应用程序正在开发基于概念源自这些领域。

    一个例子在这方面是Machine44分类，其中提出一个直观的用户界面，你可以互动，以便进行分类的数据以最小的努力。

    为了从中受益的东西的软件工具将在你处置,你需要上传CSV文件中包含的数据要的过程和开始实验与监督机学习。 除此之外，你需要知道各种分类可以采用，而每个这些算法具有相对应的参数。

    这些参数可以设定在左侧部分的主要窗口。 更具体来说，需要指定的最大深度树和指示数的估计，其中，应该指出，判断的准确性结果。 换句话说，更大数量的、更相关的结果。

    另一方面值得你关注的是有关就业人数的，应该同时进行的。

    一旦你已经做了，你可以训练和测试模型中，成果正在显示在GUI，或者您可以创建一个预测数据文件、与这类被确定，同时考虑到指定的参数。

    作为结果的盒子，你应该知道，它需要的数量信息的培训的数据行测试数据的排，类和特征列要素的重要性，以及混乱的矩阵。 而且，可以很容易地找到了更多的前10预测概率，并保存所有这些结果TXT文件是可能的。

    认为所有的事情，Machine44分类是一个程序设计为一个方便的工具中的数据的培训、测试和预测。 该应用程序是直观的，并确定其参数是一件轻而易举的，所以它可能是起点有趣的实验。

    学习机的随机森林的人工智能的分类机器的人工智能

  • मशीन सीखने और कृत्रिम बुद्धि शुरू कर दिया है, थोड़ा-थोड़ा करके, का हिस्सा बनने के लिए हमारे जीवन के साथ कई क्षुधा को विकसित किया जा रहा है के आधार पर अवधारणाओं से ली गई इन क्षेत्रों में.

    एक उदाहरण के लिए इस संबंध में है Machine44 वर्गीकरण का प्रस्ताव है, जो एक सहज उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस आप कर सकते हैं के साथ बातचीत करने के क्रम में वर्गीकृत डेटा न्यूनतम प्रयास के साथ.

    से लाभ के क्रम में उपहार भी सॉफ्टवेयर उपयोगिता डालता है, अपने निपटान में, आप की जरूरत है अपलोड करने के लिए एक CSV फ़ाइल जिसमें डेटा आप चाहते हैं की प्रक्रिया करने के लिए और के साथ प्रयोग शुरू की देखरेख मशीन सीखने. एक तरफ से है कि, आप की जरूरत है कि पता करने के लिए विभिन्न classifiers नियोजित किया जा सकता है, और प्रत्येक इन एल्गोरिदम है इसी पैरामीटर.

    इन मानकों सेट किया जा सकता है में छोड़ दिया अनुभाग के मुख्य विंडो है । करने के लिए और अधिक विशिष्ट हो, आप की जरूरत है निर्दिष्ट करने के लिए अधिकतम गहराई के लिए एक पेड़ और की संख्या का संकेत estimators, जो है, यह कहा जाना चाहिए, निर्धारित करता है सटीकता के अपने परिणाम है. दूसरे शब्दों में, बड़ी संख्या में, अधिक प्रासंगिक परिणाम है.

    एक और पहलू को अपने ध्यान के लायक करने के लिए संबंधित है नौकरियों की संख्या है कि बाहर किया जाना चाहिए एक साथ.

    एक बार जब आप किया है कि, आप कर सकते हैं या तो ट्रेन और परीक्षण अपने मॉडल, के साथ परिणाम प्रदर्शित किया जा रहा है के भीतर जीयूआई, या आप कर सकते हैं बनाने के लिए एक भविष्यवाणी डेटा फ़ाइल के साथ, वर्गों की पहचान की जा रही है, जबकि खाते में लेने के लिए निर्धारित मानकों.

    के रूप में परिणाम के लिए बॉक्स में, आपको पता होना चाहिए कि यह जरूरत पर जोर देता के बारे में जानकारी की संख्या, प्रशिक्षण डेटा पंक्तियों, परीक्षण डेटा पंक्तियों, वर्ग और सुविधा कॉलम, विशेषता, महत्व और भ्रम की स्थिति मैट्रिक्स. इसके अलावा, आप आसानी से पा सकते हैं और अधिक के बारे में शीर्ष 10 भविष्यवाणियों और संभावनाओं, और बचत इन सभी के परिणाम एक TXT फ़ाइल के लिए संभव है ।

    सभी चीजों पर विचार, Machine44 वर्गीकरण है एक कार्यक्रम होने के लिए बनाया गया एक उपयोगी उपकरण डेटा में प्रशिक्षण, परीक्षण, और भविष्यवाणी. एप्लिकेशन को सहज ज्ञान युक्त है, और स्थापित करने के लिए अपने मानकों की एक हवा है, तो यह प्रारंभिक बिंदु हो सकता है के साथ दिलचस्प प्रयोगों ।

    मशीन सीखने रैंडम वन कृत्रिम बुद्धि वर्गीकरण मशीन कृत्रिम बुद्धि

  • Machine learning and artificial intelligence have started, little by little, to become part of our lives, with many apps being developed based on concepts derived from these fields.

    One example in this regard is Machine44 Classification, which proposes an intuitive user interface you can interact with in order to classify data with minimal effort.

    In order to benefit from the goodies the software utility puts at your disposal, you need to upload a CSV file containing the data you want to process and start experimenting with supervised machine learning. Aside from that, you need to know that various classifiers can be employed, and each of these algorithms has corresponding parameters.

    These parameters can be set in the left section of the main window. To be more specific, you need to specify the maximum depth of a tree and indicate the number of estimators, which, it should be pointed out, determines the accuracy of your results. In other words, the bigger the number, the more relevant the results.

    Another aspect worth your attention is related to the number of jobs that should be carried out simultaneously.

    Once you have done that, you can either train and test your model, with the outcome being displayed within the GUI, or you may create a prediction data file, with the classes being identified while taking into account the specified parameters.

    As for the result box, you should know that it entails information on the number of training data rows, test data rows, class and feature columns, feature importance, and confusion Matrix. Moreover, you can easily find out more about the top 10 predictions and probabilities, and saving all these results to a TXT file is possible.

    All things considered, Machine44 Classification is a program designed to be a handy tool in data training, testing, and prediction. The app is intuitive, and setting its parameters is a breeze, so it could be the starting point of interesting experiments.

    Machine learning Random forest Artificial intelligence Classification Machine Artificial Intelligence