Funciones de compatibilidad lineal

Autor: Laura McKinney
Fecha De Creación: 5 Abril 2021
Fecha De Actualización: 24 Junio 2024
Anonim
Sistema Lineales Compatible Determinados e Indeterminados e Incompatibles
Video: Sistema Lineales Compatible Determinados e Indeterminados e Incompatibles

Contenido

Definición: ¿Qué significan las funciones de compatibilidad lineal?

Las funciones de compatibilidad lineal pueden ser parte del trabajo de predicción estructurada, donde un programa de aprendizaje automático (o tecnología similar) intenta resolver una identidad en un problema de clasificación mediante el examen de las entradas de capacitación.


Este tipo de construcción tiene sentido dentro del marco general del modelo de red neuronal que está innovando la inteligencia artificial a un ritmo rápido.

Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.

Techopedia explica las funciones de compatibilidad lineal

Las funciones de compatibilidad lineal pueden ser útiles en la representación de características conjuntas de pares de entrada / salida donde el sistema codifica propiedades combinadas de estas entradas y salidas para lograr una tarea de producción estructurada. El sistema puede predecir el resultado más compatible para una entrada dada o un conjunto de entradas.

Estos tipos de algoritmos y construcciones matemáticas se pueden aplicar para analizar árboles o árboles de decisión u otros modelos, con el fin de obtener resultados de predicción estructurados en el aprendizaje automático supervisado, donde generalmente, las etiquetas ayudan al programa a lograr el resultado de identificación.


Muchos expertos hablan sobre cómo el LD supervisado generalmente se implementa más fácilmente que el ML no supervisado; La utilidad de las etiquetas parece particularmente clara en la aplicación a las funciones de compatibilidad lineal y otros aspectos de la predicción estructurada.