پاورپوینت الگوریتم جنگل تصادفی

جزئیات و دانلود پاورپوینت الگوریتم جنگل تصادفی

تعداد اسلایدهای پاورپوینت: ۲۰ اسلاید

لازم به ذکر است که در بعضی اسلاید های این پاورپوینت توضیحات لازم، به صورت Note (پا ورقی) نوشته شده است که می توانید در حین ارائه از این note ها استفاده کنید.

پاورپوینت الگوریتم جنگل تصادفی در قالب ppt. یا pptx. می‌باشد و با اسلاید های گرافیکی و جذاب به شما کمک می‌کند یک ارائه بی‌نظیر داشته باشید. با دانلود این پاورپوینت می‌توانید به راحتی آن را ویرایش و شخصی‌سازی کنید.

پاورپوینت ارائه شده در مورد الگوریتم جنگل تصادفی به شکل کامل و جامع تهیه و تدوین شده است. این ارائه با تصاویر گویا و جذابی که در خود دارد مخاطب را برای فراگیری و استفاده کامل از آن وا می دارد. یکی از بهترین پاورپوینت هایی که می توانید در بستر اینترنت در مورد موضوع ذکر شده پیدا کنید را در اختیار شما قرار داده ایم و امیدواریم از مطالب آن نهایت استفاده را ببرید. ارائه کامل و جذاب شما از اهداف مجموعه فارسی درس است و تلاش ما برداشتن قدم هایی هر چند کوچک در راستای اهداف شما است.

نمونه ای از اسلاید های پاورپوینت الگوریتم جنگل تصادفی

فهرست مطالب اسلاید های داخل پاورپوینت

• مقدمه
• تاریخچه
• تعریف جنگل تصادفی
• پارامترهای کلیدی در جنگل تصادفی و اهمیت آن‌ها
• عملکرد الگوریتم جنگل تصادفی
• تکنیک بوت استرپ در جنگل تصادفی
• مزایا و معایب استفاده از جنگل تصادفی
• کاربرد جنگل تصادفی
• چه زمانی از استفاده از جنگل تصادفی اجتناب کنید؟
• جمع‌بندی

دانلود پاورپوینت آماده پاورپوینت الگوریتم جنگل تصادفی

«جنگل تصادفی» (Random Forest)، یک الگوریتم یادگیری ماشین با قابلیت استفاده آسان است که اغلب اوقات نتایج بسیار خوبی را حتی بدون تنظیم فراپارامترهای آن، فراهم می‌کند. جنگل تصادفی از الگوریتم‌های درخت تصمیم‌گیری ساخته شده است.

 این الگوریتم به دلیل سادگی و قابلیت استفاده، هم برای «دسته‌بندی» هم «رگرسیون»، یکی از پر کاربردترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین محسوب می‌شود.

الگوریتم جنگل تصادفی در صنایع مختلف مانند بانکداری و تجارت الکترونیک برای پیش‌بینی رفتار و نتایج به‌کار می‌رود. از آنجایی که این الگوریتم از تعداد زیادی درخت تصمیم‌گیری ساخته شده است نام الگوریتم جنگل تصادفی را برای آن در نظر گرفته‌اند.

نخستین الگوریتم برای جنگل‌های تصمیم تصادفی را «تین کم هو» با بهره‌گیری از روش زیر فضاهای تصادفی پدید آورد. نسخه‌های بعدی آن توسط «لیو بریمن» ارتقا یافت. پژوهش‌های «بریمن» روی کار «امیت وگمن» اثر گذاشت، کسانی که پژوهش بر اساس دسته تصادفی که نود را تقسیم می‌کند (در مبحث بزرگ شدن تک درخت) ارائه کردند در این روش، پیش از این که هر درخت یا هر گره را جاسازی کنند، ابتدا یک جنگل از درختان بزرگ شکل می‌گیرد و سپس گزینش از بین گونه‌های درختانی که برای گزینش تصادفی در فضاهایی از داده‌های آموزش دیده‌اند، انجام می‌شود.

در پایان ایده بهبود بخشیدن به گره های تصادفی (انتخاب هر گره به شکل تصادفی بوده) به جای بهبود قطعی توسط «دیتریش» بیان شد. دستاوردهای به دست آمده در باره جنگل تصادفی نخستین بار به دست «لئو برمین» مقاله شد. در این مقاله روش‌هایی از چگونگی ساخت جنگل بدون کنترل درخت‌ها با بهره گیری از CART بیان شده است که با متد بگینگ و بهبود نود تصادفی ترکیب شده است. ایده بگینگ برای ساخت مجموعه ای از درخت های تصمیم و انتخاب تصادفی توسط «امیت و گمان» کامل شد.

بلوک سازنده جنگل تصادفی الگوریتم «درخت تصمیم» است. در یک درخت تصمیم، کار با یک حدس اولیه بر مبنای دانش فرد از جهان آغاز و با دریافت اطلاعات بیشتر، این حدس پالایش می‌شود. طی این فرایند و به تدریج، به گردآوری داده‌ها پایان داده و تصمیمی اتخاذ می‌شود.

درخت‌های تصمیم به‌دنبال یافتن بهترین تقسیم برای زیرمجموعه داده‌ها هستند و معمولا از طریق الگوریتم طبقه بندی و رگرسیون این کار را انجام می‌دهند. کیفیت تقسیم‌بندی انجام شده از طریق به‌کارگیری روش‌هایی مانند جینی ناخالص، افزایش اطلاعات یا خطای میانگین مربعات اندازه‌گیری می‌شود. درخت‌های تصمیم می‌توانند مستعد مشکلاتی مانند خطای شناختی و برازش بیش از حد باشند.

توضیحاتی درباره پاورپوینت آماده

این پاورپوینت در قالب pptx. یا همان ppt. قابل دانلود می‌باشد. پاورپوینت الگوریتم جنگل تصادفی در محیط Microsoft Powerpoint طراحی شده و در ۲۰ اسلاید در اختیار شما قرار داده شده است. کیفیت و صحت اطلاعات مربوط به این پاورپوینت توسط تیم نشریه فارسی درس تایید شده است و شما با چند کلیک می‌توانید به راحتی این پاورپوینت را دریافت کنید. درصورت بروز هرگونه اشکال می‌توانید با ما در تماس باشید.