Автор Милош Майка.
Вы когда-нибудь задумывались о том, какое отношение природа имеет к программированию? А информатика? Позволь мне объяснить.
Привет! Меня зовут Милош Майка, и я 12-летний студент Ecole Internationale Montgomery в Бельгии. Я родом из Польши, но 5 лет назад я переехал в Брюссель, Бельгия. Я увлекаюсь такими видами спорта, как баскетбол и футбол, а также видеоиграми и программированием, и я очень рад возможности принять участие в курсе AI Fluency, где мы говорили о компьютерных науках.
Краткое введение: что такое курс искусственного интеллекта?
AI Fluency — это курс информатики, на котором мы изучаем программирование, а также искусственный интеллект. Я очень рада, что смогла стать частью этой замечательной программы. Во-первых, я никогда не задумывался о том, насколько интересны информатика и искусственный интеллект. Я узнал, как компьютеры имитируют разные ответы и собирают информацию.
Преподаватели тоже были очень хорошими, и они четко объяснили концепции. Что мне больше всего понравилось в моем инструкторе, так это ритм, в котором он преподает. Это не слишком быстро и не слишком медленно, и мы смогли очень гладко пройтись по всем темам. Также он очень понятно все объясняет и постоянно спрашивает, есть ли у кого сомнения.
Я действительно рекомендую AI Fluency. Честно говоря, я бы никогда не узнал так много об ИИ и компьютерных науках.
В этой статье я буду говорить о деревьях решений и случайных лесах, моем любимом алгоритме, о котором мы говорили.
Что такое деревья решений?
Деревья решений — это модели, обычно используемые для задач классификации и регрессии. Это графическое представление всех возможных решений решения, основанного на определенных условиях. Как указано в названии, дерево решений имеет ветви (возможности). Эти ветви разветвляются на большее количество возможностей.
Что такое случайные леса?
Случайные леса также являются методом обучения для классификации, регрессии и других задач, которые работают путем построения множества деревьев решений. Однако то, что отличает их друг от друга, заключается в том, что случайные леса объединяются из множества (3 или более) деревьев решений. Случайный лес объединяет все деревья решений и голосует за лучший и наиболее точный результат.
Я надеюсь, что это объяснение помогло вам понять деревья решений и случайные леса.
