ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯತೆಯಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು- ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಎಮ್ ಅಲೆಗಳು

=== ಫ್ರಾಂಟ್ ಮ್ಯಾಟರ್ ಫೀಲ್ಡ್ಸ್ === title: ಎಲಕ್ಟ್ರೋಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ಸ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು - ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ಫೀಲ್ಡ್ಸ್ ಎಂ ವೇವ್ಸ್

=== ಬಾಡಿ ===

ಪ್ರಶ್ನ 1: ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಅಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಲಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಏನು?

ಉತ್ತರ: ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಎಂಬುದು ಮೆಶೀನ್ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ರೀತಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ಪ್ರವೇಶ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಣೆ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಒಂದು ನಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಕಲಿಕೆ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಅಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಬೇರೆಯಾಗಿ, ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದೆ ಕಲಿಕೆ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಬದಲಿಗೆ, ಇದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾವಿನಿಂದ ರೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ವಿವರಣೆ: ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಡೇಟಾ ಒಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೈಮೆನ್ಷನ್ ರಿಡಕ್ಷನ್ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಡೇಟಾ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಶ್ನ 2: ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಸ್ ಯಾವುವುಗಳು?

ಉತ್ತರ: ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಸ್ ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್, ಡಿಸೈನ್ ಟ್ರೀಸ್, ಮತ್ತು ರ್ಯಾಂಡಮ್ ಫೋರೆಸ್ಟ್.

ವಿವರಣೆ: ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಒಂದು ಸರಳವಾದ ಆದರೆ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಸ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಒಂದು ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ರೀತಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಸೈನ್ ಟ್ರೀಸ್ ಒಂದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಸ್ ರೀತಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ರ್ಯಾಂಡಮ್ ಫೋರೆಸ್ಟ್ ಒಂದು ಎಂಜಬ್ನ್ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಸ್ ರೀತಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಬಹುಮಾನ ಟ್ರೀಸ್ಗಳನ್ನು ಸಮ್ಮಿಶ್ರಿಸಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.