Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Деревья решений (перевернутые деревья)
«Возможные решения данной проблемы появляются как листья дерева, каждый узел которого представляет точку обсуждения и решения». — Никлаус Вирт
Что такое дерево решений?
Дерево решений — это подход к машинному обучению, который использует перевернутую древовидную структуру для моделирования связи между независимыми переменными и зависимой переменной. — Фредерик Нванганга
Дерево решений является одним из фундаментальных компонентов теории принятия решений. И он широко..
5 объяснимых моделей машинного обучения, которые вы должны понять
Зачем использовать сложную модель, когда простые трюки?
Вступление
Как мы знаем, машинное обучение повсеместно встречается в нашей повседневной жизни. От рекомендаций по продуктам на Amazon, таргетированной рекламы и предложений о том, что смотреть, до забавного Instagram фильтры .
Если с ними что-то пойдет не так, это, вероятно, не испортит вам жизнь . Может быть, у вас не получится это идеальное селфи, а может быть, компаниям придется больше тратить на рекламу.
Как..
Окончательный осциллятор. Кодирование и бэк-тестирование на Python.
Кодирование Ultimate Oscillator Уильяма и тестирование его стратегии.
Ларри Вильямс разработал индикатор, который он назвал Ultimate Oscillator, который основан на сочетании давления покупателей, истинного диапазона и скользящих средних. Идея индикатора - найти зоны перепроданности и перекупленности, откуда возможны реакции. В этом индикаторе мы закодируем и протестируем Ultimate Oscillator на исторических данных и посмотрим, обладает ли он прогностической силой или нет.
Я только..
Алгоритм машинного обучения, изначально поддерживающий пропущенные значения
Нет необходимости явно обрабатывать отсутствующие значения
Реальный набор данных часто содержит много пропущенных значений, которые могут быть вызваны повреждением данных или невозможностью записи данных. Наличие пропущенных значений в данных может повлиять на надежность обученной модели. Исследователь данных должен явно обрабатывать отсутствующие значения во время конвейера предварительной обработки.
Существуют различные методы явной обработки отсутствующих значений в данных. В..
Рохан №2: Искусственный интеллект, ∂Progress / ∂Time
Рохан №2: Искусственный интеллект, ∂Progress / ∂Time
Технический и философский анализ прошлого, настоящего и будущего искусственного интеллекта.
Это вторая запись в моем путешествии по расширению моих знаний об искусственном интеллекте в 2016 году. Узнайте больше о моих мотивах в этом вводном посте.
Это вроде как мой первый пост в A.Y.O.A.I. хотя пару недель назад я опубликовал подробное (30-минутное чтение) исследование прикладной логистической регрессии. Теперь, когда..
Алгоритмический уклон в ИИ
Введение:
Алгоритмическая предвзятость в ИИ также определяется как предвзятость машинного обучения, когда алгоритм работает систематически и делает предположения в процессе машинного обучения. Предвзятость возникает из-за различных факторов, которые не включают в себя небольшой дизайн алгоритма, и он разрабатывается путем планирования с использованием собранных данных. Это помогает в обучении модели по алгоритму смещения. Рассматривая реальный пример, мы обнаруживаем использование..
Как наука о данных может помочь в обнаружении мошенничества?
Мошенничество может проявляться во многих формах и затрагивать все отрасли, но степень вреда зависит от отрасли. В секторах, которые часто занимаются обнаружением мошенничества, используются различные методы борьбы с мошенничеством. Самое главное, что они должны сделать, — это выяснить, что является причиной мошенничества. Аналитика данных — наиболее эффективный инструмент для определения основной причины частого мошенничества на рабочем месте.
Основное преимущество использования..
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..