WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'machine-learning'


Введение в машинное обучение: раскрытие возможностей интеллектуальных алгоритмов
Машинное обучение, революционная область на стыке науки о данных и искусственного интеллекта, обладает впечатляющей силой — силой изменить мир, каким мы его знаем. Благодаря своей способности расшифровывать сложные закономерности, делать точные прогнозы и находить скрытые идеи в огромном количестве данных, машинное обучение стало движущей силой интеллектуальных систем, которые меняют отрасли, улучшают процесс принятия решений и продвигают нас к будущему, когда-то невообразимому. От..

Mondi: ненадежный и неэффективный сервис
Недавно я воспользовался услугами Mondi и был крайне разочарован своим опытом. Обслуживание было ненадежным и оставляло желать лучшего. Обещанные мне сроки поставки не были соблюдены, и у меня не было другого выбора, кроме как отложить проект моего клиента. Обслуживание клиентов было крайне бесполезным, и я… Пост Mondi: ненадежный и неэффективный сервис впервые появился в Обзорах OpenAI GPT .

Машинное обучение с нуля: логистическая регрессия
Основы классификации в Python Введение После обсуждения линейной регрессии в первой части этой серии, пришло время взглянуть на еще один строительный блок более продвинутых алгоритмов машинного обучения: логистическую регрессию. Логистическая регрессия, несмотря на свое название, наиболее широко используется для двоичной классификации. В бинарной классификации вы пытаетесь предсказать, принадлежит ли наблюдение классу 0 или классу 1. Например, можно попытаться предсказать, будут ли..

Исследовательский анализ данных (EDA) —  Часть 2
В предыдущей части мы обсудили первые несколько шагов в процессе исследовательского анализа данных, таких как идентификация переменных, одномерный анализ и т. Д. Теперь мы собираемся больше узнать о двумерном анализе и других шагах в EDA. Двумерный анализ В двумерном анализе мы находим взаимосвязь между двумя переменными. Переменные могут быть любой комбинацией непрерывных или категориальных переменных. Для разных комбинаций переменных используются разные методы. Непрерывный и..

Машинное обучение и предсказание будущего
Машинное обучение (ML) стало мощным инструментом для анализа огромных объемов данных, выявления закономерностей и прогнозирования. Поскольку область машинного обучения продолжает развиваться, она может произвести революцию в различных отраслях, обеспечивая точные прогнозы и принятие обоснованных решений. В этой статье мы рассмотрим роль машинного обучения в прогнозировании будущего и его последствия для бизнеса, здравоохранения, финансов и не только. Понимание машинного обучения:..

TensorRT: недостающая часть моделей компьютерного зрения в масштабе
Фон Компьютерное зрение — одна из самых популярных областей в области машинного обучения, и оно имеет широкий спектр приложений, которые можно реализовать на tiket.com. В настоящее время у нас есть несколько модулей компьютерного зрения, которые помогают нам поддерживать качество нашей страницы сведений о размещении, например, обнаружение неприемлемого контента, обнаружение сцен, сходство изображений, оценка качества изображения (с использованием моделей размытия-боке и OCR) и обнаружение..

Концепции статистики в науке о данных
Почему статистика Статистика представляет информацию в простой форме. Дает вам представление о данных, над которыми вы работаете. В этом блоге мы будем работать с набором данных, чтобы понять несколько концепций статистики. Набор данных представляет собой список полов, роста и веса. Импортируйте необходимые библиотеки import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Прочитайте данные и получите первые строки DataFrame data =..

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]