Публикации по теме 'artificial-intelligence'
Изучение операторов Python
Операторы Python являются важными строительными блоками любой программы Python. Они позволяют нам выполнять различные операции с данными, манипулировать значениями и принимать логические решения. В этом подробном руководстве мы рассмотрим различные типы операторов в Python, включая арифметические, присваивания, сравнения, логические операторы, операторы идентификации и операторы принадлежности.
Арифметические операторы :
Арифметические операторы используются для выполнения основных..
Как использовать и визуализировать кластеризацию K-средних в R
Научитесь использовать и визуализировать кластерный анализ K-средних в R с данными индекса экономической свободы 2020 от The Heritage Foundation
Цели
Используйте алгоритм кластеризации K-средних в R Определите нужное количество кластеров Создавать таблицы и визуализации кластеров Скачивание, извлечение и загрузка сложных файлов Excel из Интернета в R Эффективно очищайте, обрабатывайте и фильтруйте данные
Введение
Кластеризация K-средних - это метод машинного обучения без..
Будущее технологий: исследование революционных прорывов и их влияние на общество
Будущее технологий: исследование революционных прорывов и их влияние на общество
«Технологии не бывают ни хорошими, ни плохими; это инструмент и зеркало наших намерений». — Дэвид Пирс
Технологии продолжают развиваться с беспрецедентной скоростью, формируя то, как мы живем, работаем и взаимодействуем с миром. Революционные прорывы, от искусственного интеллекта до виртуальной реальности и возобновляемых источников энергии, меняют каждый аспект нашей жизни. В этой статье мы углубимся..
Предварительная обработка данных для машинного обучения, часть I
автор Ашиш Адхикари
Предварительная обработка данных — это процесс очистки данных и управления ими, чтобы наша модель машинного обучения не была нарушена или предвзята во время понимания модели. Доступные данные реального мира очень неуправляемые и грязные, что может привести к сбою наших моделей машинного обучения , поэтому их необходимо предварительно обрабатывать. Существуют различные методы предварительной обработки данных, и мы рассмотрим их подробно.
Различные методы..
Машинное обучение — Простая линейная регрессия в python с помощью sklearn
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Реализуйте простую линейную регрессию
С питоном и склеарном
В этом посте я сосредоточусь на контролируемой задаче с непрерывным входным значением. Другими словами, я обучу алгоритм с набором данных, состоящим из известных входных и выходных данных.
В этом первом посте, посвященном машинному обучению, я попытаюсь предсказать эволюцию коронавируса с помощью простого алгоритма линейной регрессии. Цель состоит в том, чтобы двигаться вперед шаг за шагом, чтобы..
Как управление рисками помогает бизнесу
Искусственный интеллект получает все большее признание благодаря своей способности существенно изменять повседневную жизнь бизнеса. В управлении рисками AI/ML стали синонимами повышения эффективности и производительности при одновременном снижении затрат. Это стало возможным благодаря способности технологий обрабатывать и анализировать большие объемы данных без формы на более высоких скоростях с гораздо меньшей степенью вмешательства человека. Эта технология также позволила банкам и..
Обучение с подкреплением с A3C
Мотивация этой статьи проистекает из недавнего соревнования, в котором я участвовал, где нам нужно было обучить модель в игре Atari SpaceInvaders и максимально увеличить количество очков, набранных агентом за 100 запусков.
Учитывая, что это был мой первый опыт обучения с подкреплением, я начал с Deep Q Networks и его вариаций. Хотя результат теста был очень приятным для новичка, он был довольно нестабильным и требовал значительного количества тренировок, чтобы получить хороший..
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..