(ج) دعم أجهزة الناقلات (الأجهزة) التي يشرف عليها نماذج التعلم المستخدمة في مهام التصنيف والتراجع، وهي تستند إلى مبادئ رياضية تمكنها من إيجاد حدود أمثل لاتخاذ القرارات بين مختلف فئات البيانات، ويساعد فهم هذه المبادئ في تصميم نماذج فعالة للإدارة الذاتية المقاييس من أجل مختلف التطبيقات.

المفاهيم الرياضية الأساسية

وتهدف هذه التدابير إلى تحديد الطائرة التي تزيد إلى أقصى حد من الهامش بين مختلف الفئات، والهامش هو المسافة بين الطائرة الفائقة وأقرب نقاط البيانات من كل فئة، والمعروفة باسم ناقلات الدعم، وتشمل مشكلة التعظيم التقليل إلى أدنى حد من وظيفة التكتل الحجري رهناً بالقيود التي تصنف فيها نقاط البيانات بشكل صحيح أو في نطاق هامش معين.

المهام الوظيفية والبيانات غير المباشرة

وتحوّل وظائف النفقة البيانات إلى أماكن أعلى من الأبعاد، مما يتيح للأجهزة ذات المقاييس العالية القدرة على التعامل مع العلاقات غير المباشرة، وتشمل الكواشف المشتركة وظيفة خطوطية وتعددية الأبعاد والأساس الإشعاعي، وتتيح هذه المهام للبعثة إيجاد حدود غير خطية لاتخاذ القرارات دون أن تُحسب التحويل بشكل صريح.

مبادئ التصميم

ويشمل التصميم الفعال للإدارة الذاتية البرمجية اختيار الوظائف المناسبة للشبكات، وضبط المقاييس الفائقة الدقة مثل البارامترات الخاصة بنظام المواصفات وبارامترات الكينول، وتوسيع نطاق البيانات لتحسين الأداء، ويعتمد اختيار الكينال والبارامترات على توزيع البيانات والمشكلة المحددة.

حالات الاستخدام

  • تصنيف الصور
  • تصنيف النصوص
  • المعلوماتية الحيوية، مثل تصنيف الجينات
  • التنبؤ المالي