Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Как построить поверхность произвольно заданной ТАБЛИЦЫ (не матрицы) со значениями X, Y, Z?
Я хочу построить поверхность Z произвольных заданных значений для каждой пары X, Y.
Я обычно ИМПОРТирую таблицы с данными X, Y, Z, поэтому они не являются матрицей.
Пример показан ниже:
1 1 0.171121066356432
1 2 0.0326008205305280
1 3 0.561199792709660
2 1 0.881866500451810
2 2 0.669175304534394
2 3 0.190433267179954
3 1 0.368916546063895
3 2 0.460725937260412
3 3 0.981637950970750
Я попробовал следующие строки, чтобы построить поверхность
[X,Y] = сетка(1:1:3,..
Перенос вашей модели машинного обучения в производство
Для каждого энтузиаста машинного обучения нам сказали перейти на Kaggle. Участвуйте в соревнованиях. Но после этого что дальше? Должен ли он заканчиваться простым прогнозированием тестовых данных и их отправкой? Или нам всегда будут предоставлять листы Excel, чтобы делать прогнозы с помощью модели в реальных сценариях.
Что нам нужно сделать?
Читайте вместе, чтобы узнать, что нужно сделать.
Справочная информация
Банк Kowepe в Нигерии проводил маркетинговые кампании по..
«10 секретных подсказок ChatGPT для передовых инноваций в области искусственного интеллекта в 2023 году»
Поднимите свои проекты ИИ на новый уровень с помощью этих эксклюзивных подсказок ChatGPT.
Готовы ли вы расширить границы инноваций в области искусственного интеллекта в 2023 году? Как эксперт в области передовых технологий искусственного интеллекта, ChatGPT поможет вам раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта. В этом сообщении блога мы поделимся 10 секретными подсказками ChatGPT, которые вдохновят вас вывести ваши проекты ИИ на новый уровень. Эти подсказки неожиданны,..
Расширение возможностей для принятия решений: роль науки о данных в инсайтах
Данные повсюду в современной технологической среде. Мы переполнены данными, от взаимодействия в социальных сетях и интернет-транзакций до информации, генерируемой датчиками, и научных исследований. Однако получение полезной информации из этого потока данных является трудной задачей. Вот где вступает наука о данных, преодолевая разрыв между необработанными данными и практическими знаниями. В этом посте мы углубимся в интригующую область науки о данных, охватив ее определение,..
Изучение алгоритмов классификации
Логистическая регрессия, деревья решений и случайные леса.
Классификация в машинном обучении — это метод контролируемого обучения, используемый для определения категориальных переменных. Проще говоря, классификацию можно рассматривать как форму распознавания образов . Вывод модели классификации может быть двоичным (только 2 класса, т. е. 1 или 0) или может иметь несколько классов и меток.
Как вы понимаете, классификация имеет широкий спектр применений; Он используется для..
Посадка ракеты с помощью простого обучения с подкреплением
Посадка ракеты с помощью простого обучения с подкреплением
Что я узнаю?
В этой статье мы собираемся создать простой агент обучения с подкреплением (RL), который сможет успешно приземлить ракету в видеоигре Lunar Lander. RL - обширная тема, и я не собираюсь здесь подробно останавливаться на достигнутом. Вместо этого цель этого проекта - запачкать руки практическим обучением с подкреплением и прочувствовать его. Более подробные статьи по различным темам будут опубликованы в будущем...
Новые тенденции в продуктах ИИ: формирование будущего технологий
Новые тенденции в продуктах ИИ: формирование будущего технологий
Название: Новые тенденции в продуктах ИИ: формирование будущего технологий
Введение:
Искусственный интеллект (ИИ) быстро стал преобразующей силой во многих отраслях, коренным образом изменив то, как мы живем, работаем и взаимодействуем с технологиями. По мере того, как ИИ продолжает развиваться и совершенствоваться, появилось множество продуктов на базе ИИ, удовлетворяющих различные потребности и революционизирующих..
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..