| Описание программы
1.Основная идея NeoNeuro Machine Learning - универсальность.
2.Универсальность - это когда всё работает по одной кнопке. Скопировали данные в таблицу и нажали Calculate. Всё!
3.По умолчанию в Machine Learning открывается пример, в котором компьютер учится элементарным математическим операциям. Советуем потренироваться и с нуля научить компьютер складывать и вычитать - это сразу даёт понимание того, как работает программа.
4.Нажмите на ChessBoard и научите компьютер шахматным ходам. Вы увидите, как компьютер вначале ошибается и как постепенно учится ходить правильно. Искусственный интеллект Machine Learning в этом аспекте подобен человеческому.
5.«Человечность» программы проявляется и в работе со статистическими базами - в отличие от классических Data Mining и Machine Learning приложений, NeoNeuro Machine Learning может отвечать «не знаю» или давать ответы на выбор - совсем как человек-эксперт.
6.Универсальность Machine Learning это:
a.Единый метод работы с любыми данными: статистические базы, обучение компьютера арифметике, решение геометрических задач, таких как обучение или шахматным ходам или движению роботов.
b.Интуитивно понятное добавление данных. Скопируйте данные из электронной таблицы или HTML страницы и просто вставьте в NeoNeuro Machine Learning - программа сама разберётся с типами параметров, при этом их можно менять вручную.
c.Ввод данных для проверки идентичен вводу данных для обучения, здесь также можно использовать копирование и вставку.
d.Machine Learning предлагает детальный и понятный отчёт. Для статистических данных 10% обучающей выборки не используются для обучения, а используются для проверки. Вы увидите как матрицу ошибок (confusion matrix), так и диаграмму распределения типов ответов.
7.Настройки. По умолчанию в Machine Learning всё настроено так, чтобы было комфортно работать c любыми данными. При этом можно настраивать:
a.Типы атрибутов
b.Размерности атрибутов.
Изменения в последней версии
Confusion matrix, work with Abalone and Adult datasets.
Системные требования:
2 Gb RAM
|
