暗号資産Q&A
SVM とどちらが優れていますか?
SVM とどちらが優れていますか?
Tommaso
Fri Sep 13 2024
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7 回答
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暗号通貨と金融の専門家として、私は市場動向を分析し、将来の結果を予測するために使用されるさまざまな機械学習アルゴリズムによく遭遇します。
SVM (サポート ベクター マシン) は、分類タスクでの効果が高いため、よく選ばれてきました。
しかし、特に暗号通貨や金融市場の複雑で動的な世界に適用した場合、精度、効率、多用途性の点で SVM に代わるより優れたアルゴリズムまたはアプローチとして、どのアルゴリズムまたはアプローチが優れているのか気になります。
この代替手段の利点と、私たちの分野の特定の使用例において SVM よりもどのように優れたパフォーマンスを発揮できるかについて詳しく説明してもらえますか?
7 回答
EthereumEmpireGuard
Sat Sep 14 2024
対照的に、SVM はそれ自体多用途で効果的ですが、特に複雑なパターンや微妙な変化に直面した場合、画像データに固有の複雑さを理解するのに苦労することがよくあります。
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Dario
Sat Sep 14 2024
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は画像分類の分野の基礎であり、いくつかの側面でサポート ベクター マシン (SVM) よりも優れています。
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Chloe_martinez_explorer
Sat Sep 14 2024
畳み込み層とプーリング メカニズムを備えた CNN アーキテクチャにより、生の画像ピクセルから情報を徐々に抽出して精製し、画像のコンテンツの包括的な理解を構築できます。
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Emanuele
Sat Sep 14 2024
CNN の主な利点は、画像の複雑さをより深く掘り下げ、SVM では把握できないことが多い特徴を明らかにする能力にあります。
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SilenceSolitude
Sat Sep 14 2024
さらに、CNN は階層表現を活用し、下位レベルで学習した特徴を組み合わせて、より抽象的な上位レベルの概念を形成し、人間の視覚システムのオブジェクトを認識および分類する能力を模倣します。
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