The Definitive Guide to makine modelleme
The Definitive Guide to makine modelleme
Blog Article
3D modelleme, özel bir yazılım kullanarak bir nesnenin veya yüzeyin üç boyutlu bir temsilini oluşturma sürecidir. 3D model olarak da bilinen, manipüle edilebilen ve farklı açılardan görüntülenebilen dijital bir design oluşturmayı içerir.
3D Builder, Windows 10 bulunan tüm bilgisayarlarda standart bir uygulama olarak vardır. Kullanıcılara 3D design görselleştirme ve düzenleme yolunda hızlı bir çözüm sunma konusunda bir miktar övgüyü hak ediyor.
Aşağıdaki bölümlerde bir veri setinin Train, check ve Validation (validasyon) olarak neye göre ayrıldığı ve ne işe yaradığı anlatılmaktadır.
Ancak veri setinde on binlerce satır ve yüzlerce değişken olsaydı, bu çıkarımları gözlem yöntemiyle yorumlamak, genelleştirmek ve matematiksel olarak ifade mümkün olmayacaktı.
3DFY AI, metin açıklamalarından yüksek kaliteli 3D modeller üretmek için gelişmiş üretken AI kullanır. 3DFY AI, maliyetli, zaman alıcı ve pratik olmayan üretim veya tarama yöntemlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak 3B içerik oluşturmayı herkes için erişilebilir hale getirdi.
Karışıklık matrisinin nasıl yorumlanacağına ilişkin kısa here açıklama şu şekildedir: Çapraz elemanlar, tahmin edilen etiketin gerçek etikete eşit olduğu noktaların sayısını temsil ederken, köşegen dışındaki herhangi bir şey sınıflandırıcı tarafından yanlış etiketlenmiştir.
, validation ve examination olarak nasıl ayrıldığını göstermektedir. Şimdi tek tek bu parçaların işlevlerini açıklayalım.
Sonuç olarak, istatistik makine öğrenmesinde temel bir purpose sahiptir ve verilen modellemesi, analizi, özellik seçimi, hata analizi ve performans ölçütleri gibi birçAlright konuda kullanılır.
Geri gitmek ve yaptığınız işi advertım adım görmek istiyorsanız, geçmiş çubuğuna bakın. advertından da anlaşılacağı gibi son derece kullanışlıdır, çünkü bazı geçmiş eylemleri düzenleyebilir, bazı özellikleri değiştirebilir veya kaldırabilir, boyutları değiştirebilir ve hatta tasarımınızı belirli bir noktadan yeniden başlatabilirsiniz.
Makine öğrenmesi bilgisayarların insanlara benzer şekilde öğrenmesini sağlamak maksadıyla çeşitli algoritma ve tekniklerin geliştirilmesi için çalışılan bilim ve teknolojinin birlikte kullanıldığı bir çalışma alanıdır. İlk olarak 1952 yılında, isim babası Arthur Samuel tarafından tasarlanan makine öğrenmesi, IBM’in Poughkeepsie’deki laboratuvarında dama oynaması için geliştirilmiştir.
Örneğin, beş katlı çapraz doğrulama gerçekleştirilirken, veriler ilk önce (yaklaşık olarak) eşit boyutta five parçaya bölünür. Bir dizi model eğitilir. İlk design, check seti olarak ilk katlama kullanılarak eğitilir ve geri kalan katlamalar eğitim seti olarak kullanılır.
Özellikle 3D baskı için, yapımcı topluluğuna yöneliktir. ÇOkay sezgiseldir ve sıfileırdan bir şey yaratmanıza veya mevcut modelleri özelleştirmenize olanak tanıyan bir tasarım araç setine sahiptir.
Tek ihtiyacınız olan tutkunuzun peşinden gitmek ve 3D modelleme hedeflerinize ulaşmak için bir çıkmazın sizi durdurmasına asla izin vermek.
Ancak, aralarında bazı farklılıklar da vardır. Aşağıda, makine öğrenmesi ve istatiksel modeller arasındaki temel farklılıkları açıklamaya çalışacağım:
Report this page