آنالیز cpu performance با استفاده از رگرسیون Polynomial
- # تجزیه و تحلیل عملکرد CPU
- ## بررسی اجمالی
- این نوت بوک Jupyter برای تجزیه و تحلیل داده های عملکرد CPU طراحی شده است. هدف اصلی ساخت و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی است که می‌توانند معیارهای عملکرد CPU را بر اساس ویژگی‌های ورودی مختلف، مانند اندازه حافظه پنهان، سرعت ساعت و تعداد هسته‌ها تخمین بزنند.
- ## مجموعه داده
- این نوت بوک احتمالاً از یک مجموعه داده عملکرد CPU استفاده می کند که شامل ویژگی های مختلف مربوط به مشخصات CPU و معیارهای عملکرد است. این مجموعه داده ممکن است از یک مخزن عمومی یا یک منبع خاص مرتبط با معیارهای CPU بدست آید.
- ## وظیفه و هدف
- وظیفه اصلی استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی معیارهای عملکرد CPU، مانند قدرت پردازش یا امتیازات معیار است. هدف از این تحلیل بررسی روابط بین مشخصات و عملکرد CPU و ساخت مدلی است که بتواند عملکرد CPU را بر اساس ویژگی های ورودی به طور دقیق پیش بینی کند.
- ## گردش کار
- 1. **واردات و پیش پردازش داده**: مجموعه داده وارد و پیش پردازش می شود، که ممکن است شامل مدیریت مقادیر از دست رفته، عادی سازی داده ها، و تقسیم مجموعه داده به مجموعه های آموزشی و آزمایشی باشد.
- 2. **تحلیل داده های اکتشافی (EDA)**: این مرحله شامل تجسم داده ها، تجزیه و تحلیل توزیع ویژگی ها، و شناسایی همبستگی های بین مشخصات CPU و معیارهای عملکرد است.
- 3. **انتخاب ویژگی**: ویژگی های مربوطه برای آموزش مدل انتخاب می شود. این مرحله ممکن است شامل تکنیک‌های کاهش ابعاد مانند PCA یا انتخاب ویژگی‌ها بر اساس همبستگی باشد.
- 4. **آموزش مدل**: مدل های مختلف یادگیری ماشین، مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، جنگل های تصادفی، یا شبکه های عصبی، بر روی مجموعه داده آموزش داده شده اند تا عملکرد CPU را پیش بینی کنند.
- 5. **ارزیابی مدل**: مدل های آموزش دیده با استفاده از معیارهایی مانند میانگین خطای مطلق (MAE)، ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) یا R-squared برای ارزیابی دقت و اثربخشی آنها ارزیابی می شوند.
- 6. **مقایسه و انتخاب مدل**: نوت بوک عملکرد مدل های مختلف را مقایسه می کند و بهترین عملکرد را برای پیش بینی عملکرد CPU انتخاب می کند.
- 7. **نتیجه گیری**: بخش پایانی یافته ها را خلاصه می کند، پیامدهای نتایج را مورد بحث قرار می دهد و پیشرفت های بالقوه یا تجزیه و تحلیل بیشتر را پیشنهاد می کند.
# تجزیه و تحلیل عملکرد CPU ## بررسی اجمالی این نوت بوک Jupyter برای تجزیه و تحلیل داده های عملکرد CPU طراحی شده است. هدف اصلی ساخت و ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی است که می‌توانند معیارهای عملکرد CPU را بر اساس ویژگی‌های ورودی مختلف، مانند اندازه حافظه پنهان، سرعت ساعت و تعداد هسته‌ها تخمین بزنند.
مهارت های استفاده شده
پایتون (Python)
داده کاوی (Data Mining)
علوم داده (Data Science)
21 آبان 1403
برچسب ها
پایتون
یادگیری عمیق
یادگیری ماشین
#هوش مصنوعی
دیپ لرنینگ