విషయ సూచిక:
నిర్వచనం - సరళ అనుకూలత విధులు అంటే ఏమిటి?
లీనియర్ కంపాటబిలిటీ ఫంక్షన్స్ స్ట్రక్చర్డ్ ప్రిడిక్షన్ వర్క్‌లో భాగం కావచ్చు, ఇక్కడ మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామ్ (లేదా ఇలాంటి టెక్నాలజీ) శిక్షణ ఇన్‌పుట్‌లను పరిశీలించడం ద్వారా వర్గీకరణ సమస్యలో గుర్తింపు కోసం పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
వేగవంతమైన క్లిప్ వద్ద కృత్రిమ మేధస్సును ఆవిష్కరిస్తున్న న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మోడల్ యొక్క సాధారణ చట్రంలో ఈ విధమైన నిర్మాణం అర్ధమే.
టెకోపీడియా లీనియర్ కంపాటిబిలిటీ ఫంక్షన్లను వివరిస్తుంది
నిర్మాణాత్మక ఉత్పత్తి పనిని సాధించడానికి సిస్టమ్ ఈ ఇన్పుట్లు మరియు అవుట్పుట్ల యొక్క మిశ్రమ లక్షణాలను ఎన్కోడ్ చేసే ఇన్పుట్ / అవుట్పుట్ జతల ఉమ్మడి లక్షణ ప్రాతినిధ్యంలో లీనియర్ అనుకూలత విధులు ఉపయోగపడతాయి. ఇచ్చిన ఇన్పుట్ లేదా ఇన్పుట్ల సమితి కోసం సిస్టమ్ చాలా అనుకూలమైన ఫలితాన్ని అంచనా వేస్తుంది.
పర్యవేక్షించబడే యంత్ర అభ్యాసంలో నిర్మాణాత్మక అంచనా ఫలితాలతో ముందుకు రావడానికి, ఈ రకమైన అల్గోరిథంలు మరియు గణిత నిర్మాణాలను అన్వయించడం చెట్లు లేదా నిర్ణయాత్మక చెట్లు లేదా ఇతర నమూనాలకు వర్తించవచ్చు, ఇక్కడ సాధారణంగా, గుర్తింపు ఫలితాన్ని సాధించడానికి లేబుల్‌లు ప్రోగ్రామ్‌కు సహాయపడతాయి.
పర్యవేక్షించబడని ML కంటే పర్యవేక్షించబడే ML సాధారణంగా ఎలా సులభంగా అమలు చేయబడుతుందనే దాని గురించి చాలా మంది నిపుణులు మాట్లాడుతారు; సరళ అనుకూలత విధులు మరియు నిర్మాణాత్మక అంచనా యొక్క ఇతర అంశాలకు అనువర్తనంలో లేబుళ్ల ప్రయోజనం స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది.
