Bir modelin performansını değerlendirme yöntemleri 2 kategoriye ayrılır: holdout(uzatma) ve Cross-validation (Çapraz doğrulama). Her iki yöntem de model performansını değerlendirmek için bir check seti (yani design tarafından görülmeyen veriler) kullanır.
Kullanıcılar, oluşturdukları varlıkların mülkiyetini elinde tutar ve ticari kullanıma belirli koşullar altında izin verilir. Verilerin Amazon Web Services'te güvenli bir şekilde saklanması ve kullanıcının izni olmadan eğitim için makine modellemesi kullanılmaması nedeniyle veri güvenliği bir önceliktir.
FreeCAD , AutoCAD gibi diğer pahalı yazılımlara alternatif olan 2002 yılında piyasaya sürülen açık kaynaklı bir parametrik 3D yazılımıdır.
Eğitim seti, tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanılan veri setinin bir alt kümesidir.
Genellikle model, kaleme benzer bir araçla eğriyi 3B uzayda çizerek ve tutamaç dizisini kontrol ederek oluşturulur. Eğriler daha sonra aralarındaki boşluğun otomatik olarak doldurulmasıyla konturlar boyunca yerleştirilir veya bir merkezi eksen etrafında döner.
Bu uygulama, kullanıcıların STL, OBJ ve 3MF gibi 3D baskı teknolojisiyle kullanılabilecek dosyaları oluşturmasına ve içe aktarmasına izin verir.
3D modellemeyi öğrendiğinizde, Helloçbir şeyi kaçırmazsınız. en yaygın poligonal 3D modelleme tekniklerinden biri olan kutu modelleme. Amaçlanan product elde edilene kadar manipüle edilen bir küp veya küre gibi ilkel şekil ile başlar.
facebook'de paylaşın Fb twitter'de paylaşın heyecan pinterest'de paylaşın Pinterest Siim Tiigimägi CGI stopüstrisinde 10 yılı aşkın deneyim.
Özellikle veri seti az olduğunda eğitim ve test setinin bölünme işlemlerinde examination setinin taşıdığı bilgilerin verimliliği sorgulanabilir. Bu kapsamda Holdout metoduna alternatif olarak K-Katlı Çapraz Doğrulama Yöntemi Kullanılır. Bu yöntem iki şekilde kullanılabilir:
Burada bağımlı değişken sayısal bir değişken olarak gross sales değişkenidir. Bağımlı değişken sayısal olduğundan ötürü, bu bir Regresyon Problemi olarak nitelendirilir.
take a look at seti veya görünmeyen veriler, bir modelin gelecekteki muhtemel performansını değerlendirmek için kullanılan veri setinin bir alt kümesidir. Bir product eğitim setine check setinden çok daha iyi uyuyorsa bunun nedeni muhtemelen aşırı uyumdur.
Mesh – köşelerinde, kenarlarında ve face'lerinde bağlı çokgenler topluluğu. Bir 3B nesne, bir veya daha fazla 3B meshe'den oluşabilir.
olarak ifade edilir. Yani doğru yapılan işlemlere genuine ve Yanlış işlemlere ise Bogus ifadesi kullanılır.
Bir çAlright özelliği ve modelleme stili var ve çOkay güçlü bir yazılım, ancak yeni başlayanlar için bile, nasıl çalıştığını öğrenmeye başlamak faydalı olabilir.