آخرین به روز شده در 17 سپتامبر 2025 توسط تیم تحریریه
نویسنده (ها): دیو ماکسول
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
ترکیب بهینه دانش قبلی با داده های جدید
بیایید با یک مثال شروع کنیم. بگویید یک تکنسین آزمایشگاه از تجربه طولانی مدت می داند که دمای آزمایشگاه معمولاً در حدود 20 درجه سانتیگراد معلق است. در یک روز خاص ، او متوجه تغییراتی در محیط می شود و تصمیم می گیرد که آن را اندازه گیری کند. با این حال ، دماسنج پر سر و صدا است – می تواند با حدود 2 درجه سانتیگراد خاموش باشد. او نمی تواند به طور کامل به دانش قبلی خود اعتماد کند ، و نه می تواند کاملاً به اندازه گیری جدید تکیه کند.
در این مقاله مفهوم برآوردگرهای خطی با استفاده از یک مثال عملی برای نشان دادن چگونگی یک تکنسین آزمایشگاه باید بهینه دانش قبلی خود را در مورد دمای محیط با اندازه گیری های پر سر و صدا ترکیب کند. این بر مبنای نظری برای برآوردگرهای خطی تأکید می کند ، یک درمان ساده ریاضی را ارائه می دهد و اهمیت آنها را در سناریوهای روزمره بررسی می کند و با اشاره به اینکه چگونه این روش منعکس کننده مفاهیم در تفکر بیزی است و می تواند در زمینه های مختلف مانند استفاده شود یادگیری ماشین و شناسایی سیستم
وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی
درس 90+ ما را از مبتدی به Advanced LLM Developer Certication: از انتخاب یک پروژه گرفته تا استقرار یک محصول کار کنید جامع ترین و کاربردی ترین دوره LLM در آنجا!
به سمت هوش مصنوعی منتشر کرده است ساختمان LLM برای تولید– راهنمای صفحه 470+ ما برای تسلط بر LLM ها با پروژه های عملی و بینش های متخصص!
حرفه ای رویایی خود را به سمت مشاغل هوش مصنوعی کشف کنید
به سمت AI یک هیئت شغلی ساخته شده است که به طور خاص برای یادگیری ماشین و شغل ها و مهارت های علوم داده ها متناسب است. نرم افزار ما در هر ساعت مشاغل زنده AI را جستجو می کند ، برچسب ها و طبقه بندی آنها را می کند و آنها را به راحتی جستجو می کند. امروز بیش از 40،000 شغل زنده را به سمت مشاغل هوش مصنوعی کاوش کنید!
توجه: محتوا شامل نظرات نویسندگان مشارکت کننده است و نه به سمت هوش مصنوعی.