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अमूर्त
जेनेटिक एल्गोरिदम और बैक-प्रोपेगेशन न्यूरल नेटवर्क के साथ मशीन लर्निंग में WEKA का अनुप्रयोग
जीशान अहमद और समन जीशान
मशीन लर्निंग का उद्देश्य विभिन्न गणितीय और सांख्यिकीय एल्गोरिदम के उपयोग से जटिल सिस्टम डेटा विश्लेषण, अनुकूलन, वर्गीकरण और भविष्यवाणी को सुविधाजनक बनाना है। इस शोध में, हम नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए सर्वोत्तम इष्टतम इनपुट मापदंडों का अनुमान लगाने की प्रक्रिया स्थापित करने में रुचि रखते हैं। WEKA का उपयोग करते हुए, यह पेपर कुशल डेटा वर्गीकरण और अनुकूलन की दिशा में बैक-प्रोपेगेशन न्यूरल नेटवर्क और जेनेटिक एल्गोरिदम के साथ एक क्लासिफायर को लागू करता है। कार्यान्वित क्लासिफायर डेटासेट में कई आबादी को पढ़ने और उनका विश्लेषण करने में सक्षम है, और पहचान की गई आबादी के आधार पर यह आबादी में प्रजातियों के प्रकार, छिपी हुई परतें, गति, सटीकता, सही और गलत उदाहरणों का अनुमान लगाता है।
अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।