Ek mashin larning elgorithm utpann karen jo nirdharit karata hai ki kya ek vastu ek ht dg hai ya nahin. 
Ek mashin larning elgorithm utpann karane ki rooparekha yahan hai jo nirdharit karati hai ki kya ek vastu ek ht dg hai ya nahin: १. Deta ko sngrahit aur taiyar karen: mashin larning elgorithm banane ka pahala kadam deta ko sngrahit aur taiyar karana hai. Ht dgs ko any vastuon se alag karane ke lie, hamen chhaviyon ke ek bare detaset ki aavashyakata hoti hai, jisamen aadhe ht dgs hote hain, aur doosare aadhe saman vastuen (jaise ssej, krn dg aadi) hoti hain. Inhen vibhinn sroton se ekatr kiya ja sakata hai, jaise ki sarvajanik chhavi detaset ya intaranet se jutae ge. Ek bar jab hamen deta mil gaya hota hai, to hamen use poorv-prasnskrit karane ki aavashyakata hoti hai, chhaviyon ka aayam manak aakar men badalane, piksel moolyon ko samany banane aur deta ko prashikshan aur manyata detaset men vibhajit karane ke lie. २. Ek elgorithm ka chayan karen: chhavi vargikaran karyon ke lie kee mashin larning elgorithm hote hain, jaise ki k-NN, SVM, Decision Trees, Naive Bayes aur adhik. Lekin hamare ht dg ya nahin vargikaran ke lie, ek kanavalyooshanal nyooral netavark (CNN) apani chhaviyon se phichars nikalane ki kshamata ke karan sabase behatar elgorithm hoga. ३. Mdal ko tren karen: ham trening detaset ka upayog karake sienen ke vajanon ko tyoon karenge. Mdal ek inaput chhavi le ga aur ise bahul paraton (kanavalyooshanal, pooling aur poornaroop snpark) se nikalakar phichars ko nikalega. Nikale phichars ka upayog phir karake yah nirdharit kiya jaega ki chhavi ht dg (1) hai ya nahin (0). Vipath (jaise bainari krs-entropi) phnkshan un donon ke bich antar ko mapane ke lie prayukt hota hai. Ham tootane ko kam karane ke lie ek ऑptimaijar (stokaistik grediyent dissent jaise) ka upayog karake sienen ke vajanon ko anukoolit karenge. ४. Mdal ko many karana: ham vaidhata detaset ka upayog karake tren kie ge mdal ke pradarshan ki janch karenge. Achchhi tarah se sthapit (samany) ekyooresi maitrik upayog ki ja sakati hai, arthat un chhaviyon ka pratishat jo sahi dhng se ht dg ya nahin vargikrit hote hain. ५. Mdal ko phain tyoon karen: yadi mdal vaidhata detaset par pradarshan n kar pae, to ham usaki vinyas, haiparapairamitar ya isake vajanon ko aage anukoolit karake mdal ko phain-tyoon kar sakate hain. ६. Mdal ka test karen: ek bar jab hamen ek sntushtakartavyak adhiroh ka ek mdal ho gaya hota hai, to ham riyal-laiph chhaviyon par use test kar sakate hain, is se hamen dekhane men sahayata milegi ki kya vastu ek ht dg hai ya nahin. Saransh men, ek mashin larning elgorithm utpann karane ke lie jo nirdharit karata hai ki vastu ek ht dg hai ya nahin, hamen deta ko sngrahit, taiyar karana, aur ek snbhav elgorithm chunana hoga. 번역 결과 : 여기, 물체가 핫도그인지 아닌지를 판단하는 기계학습 알고리즘을 생성하는 개요가 있습니다: 1. 데이터 수집 및 준비: 기계 학습 알고리즘을 작성하는 첫 번째 단계는 데이터를 수집하고 준비하는 것입니다. 핫도그를 다른 물체와 구별하기 위해서는 이미지 데이터셋이 필요하며, 그 중 반은 핫도그이고 나머지 반은 비슷한 물체 (소시지, 콘돔 등)여야합니다. 이것은 공공 이미지 데이터셋 또는 인터넷에서 스크래핑 할 수 있습니다. 데이터를 얻은 후, 우리는 이미지를 표준 크기로 조정하고 픽셀 값을 정규화하며 데이터를 훈련 및 검증 데이터셋으로 분할하여 전처리해야합니다. 2. 알고리즘 선택: 이미지 분류 작업에 사용할 수있는 다양한 기계 학습 알고리즘, 예를 들어 k-NN, SVM, Decision Trees, Naive Bayes 등이 있습니다. 그러나 핫도그 아니면 분류에 가장 적합한 알고리즘은 그의 이미지에서 기능을 추출 할 수있는 CNN (Convolutional Neural Network)이므로 이를 사용해야합니다. 3. 모델 훈련: 우리는 훈련 데이터셋을 사용하여 CNN의 가중치를 조정합니다. 모델은 입력 이미지를 둘러싸는 여러 레이어 (합성곱, 풀링 및 완전 연결)를 통해 이미지에서 특징을 추출합니다. 그러면이 기능을 사용하여 이미지가 핫도그 (1) 인지 아니면 그렇지 않은지 (0) 예측합니다. 예측 된 실제 레이블과의 차이를 측정하는 손실 기능 (이항 교차 엔트로피 같은)을 사용하여 CNN의 가중치를 최적화합니다. (확률적 경사 하강 등과 같은 최적화 프로그램을 사용하여). 4. 모델 유효성 검사: 우리는 유효성 검사 데이터셋을 사용하여 훈련 된 모델의 성능을 확인합니다. 성능을 측정하기 위해 정확도 지표, 즉 핫도그이거나 아닌 이미지가 올바르게 분류 된 이미지의 비율을 사용할 수 있습니다. 5. 모델 미세 조정: 검증 데이터셋에서 모델의 성능이 만족스럽지 않은 경우, 아키텍처, 하이퍼 파라미터 또는 가중치를 최적화하여 모델을 미세 조정 할 수 있습니다. 6. 모델 테스트: 만족스러운 모델이 있다면 실제 이미지에서 테스트하여 객체가 핫도그인지 아닌지 올바르게 판단할 수있는지 확인할 수 있습니다. 결론적으로, 물체가 핫도그인지 아닌지를 결정하는 기계 학습 알고리즘을 생성하려면 데이터를 수집하고 준비하고 가능한 알고리즘을 선택해야합니다. 