విద్యుదయస్కాంత శాస్త్రంలో సమస్యలు- అయస్కాంత క్షేత్రాలు ఎమ్ తరంగాలు

=== ఫ్రాంట్ మోటర్ ఫీల్డ్స్ === శీర్షిక: ఎలక్ట్రోమాగ్నెటిక్స్ లోపలిక సమస్యలు- మ్యాగ్నెటిక్ ఫీల్డ్స్ ఎమ్ వేవ్స్

=== బాడీ ===

ప్రశ్న 1: స్కోర్డ్ లేదా అన్స్కోర్డ్ లెర్నింగ్ మధ్య తేడా ఏమిటి?

సమాధానం: స్కోర్డ్ లెర్నింగ్ అనేది లేబుల్ చేయబడిన డేటాను మోడల్‌ను శిక్షించడానికి ఉపయోగించే మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క రకం. మోడల్ లాస్ ఫంక్షన్‌ను కనుగొనడం ద్వారా ఇన్‌పుట్ డేటాను ఆఉట్‌పుట్ డేటాకు మ్యాప్ చేయడానికి నేర్చుకుంటుంది. అలాగే, అన్స్కోర్డ్ లెర్నింగ్ లేబుల్ చేయబడిన డేటాను ఉపయోగించవు. బదులుగా, అది లేబుల్ చేయబడని డేటా నుండి ప్యాటర్న్స్ మరియు ఫీచర్స్‌ను ఎక్స్ట్రాక్ట్ చేయడానికి నేర్చుకుంటుంది.

వివరణ: స్కోర్డ్ లెర్నింగ్ అనేది అక్ఖరాలు లేదా రిగ్రెషన్ టాస్క్స్ వంటి పనులకు సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది, ఇక్కడ ఆఉట్‌పుట్ డేటా అర్థం చేసుకునే విలువ ఉంటుంది. అన్స్కోర్డ్ లెర్నింగ్ అనేది క్లస్టరింగ్ మరియు డైమెన్షనాలిటీ రిడక్షన్ వంటి పనులకు సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది, ఇక్కడ ఆఉట్‌పుట్ డేటా అర్థం చేసుకోలేనిది.

ప్రశ్న 2: సాధారణ స్కోర్డ్ లెర్నింగ్ అల్గోరితమ్స్ ఏమిటి?

సమాధానం: సాధారణ స్కోర్డ్ లెర్నింగ్ అల్గోరితమ్స్ లైనియర్ రిగ్రెషన్, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, డీసిషన్ ట్రీస్, మరియు రాండమ్ ఫోరెస్ట్స్ ఉన్నాయి.

వివరణ: లైనియర్ రిగ్రెషన్ అనేది క్లాసిఫికేషన్ మరియు రిగ్రెషన్ టాస్క్స్ రెండింటికీ ఉపయోగించగల ఒక సరళమైన కానీ శక్తివంతమైన అల్గోరితం. బైనరీ క్లాసిఫికేషన్ టాస్క్స్ కొరకు ఉపయోగించబడే లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ అనేది లైనియర్ రిగ్రెషన్ యొక్క ఒక రకం. డీసిషన్ ట్రీస్ అనేది క్లాసిఫికేషన్ మరియు రిగ్రెషన్ టాస్క్స్ రెండింటికీ ఉపయోగించగల ఒక స్కోర్డ్ లెర్నింగ్ అల్గోరితం. రాండమ్ ఫోరెస్ట్స్ అనేది బహుళ డీసిషన్ ట్రీస్ ద్వారా నిర్మించబడే ఒక ఎన్సెంబుల్ లెర్నింగ్ అల్గోరితం.