Kripto para Soru-Cevap bölümü
Hangisi SVM'den daha iyidir?
Hangisi SVM'den daha iyidir?
Tommaso
Fri Sep 13 2024
|
7 cevap
1514
Kripto para ve finans alanında bir uzman olarak, piyasa eğilimlerini analiz etmek ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılan çeşitli makine öğrenimi algoritmalarıyla sıklıkla karşılaşıyorum.
SVM veya Destek Vektör Makinesi, sınıflandırma görevlerindeki etkinliği nedeniyle popüler bir seçim olmuştur.
Ancak merak ediyorum, özellikle kripto para birimi ve finansal piyasaların karmaşık ve dinamik dünyasına uygulandığında doğruluk, verimlilik ve çok yönlülük açısından hangi algoritma veya yaklaşım SVM'ye daha iyi bir alternatif olarak öne çıkıyor?
Bu alternatifin avantajlarını ve alanımızdaki belirli kullanım durumlarında SVM'den nasıl daha iyi performans gösterebileceğini açıklayabilir misiniz?
7 cevap
EthereumEmpireGuard
Sat Sep 14 2024
Bunun aksine, SVM'ler çok yönlü ve kendi başlarına etkili olmalarına rağmen, özellikle karmaşık desenler veya ince varyasyonlarla karşılaştıklarında, genellikle görüntü verilerinin doğasında bulunan karmaşıklığı kavramakta zorluk çekerler.
Bu bilgi yararlı oldu mu?
198
48
Dario
Sat Sep 14 2024
Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler), çeşitli açılardan Destek Vektör Makinelerine (SVM'ler) göre avantajlar sunan, görüntü sınıflandırma alanında bir temel taşını temsil eder.
Bu bilgi yararlı oldu mu?
68
30
Chloe_martinez_explorer
Sat Sep 14 2024
CNN mimarisi, evrişimli katmanları ve havuzlama mekanizmalarıyla, ham görüntü piksellerinden bilgileri kademeli olarak ayrıştırıp hassaslaştırmasına olanak tanıyarak görüntünün içeriğine ilişkin kapsamlı bir anlayış oluşturur.
Bu bilgi yararlı oldu mu?
280
73
Emanuele
Sat Sep 14 2024
Birincil üstünlükleri, CNN'lerin görüntülerin karmaşıklıklarını daha derinlemesine inceleme ve genellikle SVM'lerin kavrayışından kaçan özellikleri ortaya çıkarma becerisinde yatmaktadır.
Bu bilgi yararlı oldu mu?
342
81
SilenceSolitude
Sat Sep 14 2024
Dahası, CNN'ler, daha düşük seviyelerde öğrenilen özelliklerin daha soyut, daha yüksek seviyeli kavramlar oluşturmak için birleştirildiği, insan görsel sisteminin nesneleri tanıma ve sınıflandırma yeteneğini taklit eden hiyerarşik temsillerden yararlanır.
Bu bilgi yararlı oldu mu?
254
55
İlgili 5 soru daha yükleyin
