Публикации по теме 'machine-learning'
Исследовательский анализ данных с помощью Python Jupyter Notebook: руководство о том, как выполнять исследовательский…
Введение
Исследовательский анализ данных — важный первый шаг при работе с любыми новыми данными. Это позволяет нам ознакомиться с данными, выявить любые проблемы или аномалии и получить информацию, которая поможет направлять остальную часть процесса анализа.
В этом сообщении блога я расскажу о выполнении исследовательского анализа данных в Python с использованием Jupyter Notebook.
Импорт данных
Первый шаг — импортировать данные в блокнот Jupyter. Например, мы будем использовать..
Встречайте MM-REACT: новая модель Microsoft Research, которая позволяет использовать визуальное мышление поверх ChatGPT
Модель сочетает в себе язык и компьютерное зрение, чтобы обеспечить сложные возможности рассуждения.
Недавно я запустил образовательный информационный бюллетень, посвященный ИИ, у которого уже более 150 000 подписчиков. TheSequence — это информационный бюллетень, ориентированный на машинное обучение, без BS (то есть без шумихи, без новостей и т. д.), чтение которого занимает 5 минут. Цель состоит в том, чтобы держать вас в курсе проектов машинного обучения, научных работ и концепций...
Узнайте, как построить модель машинного обучения за 8 шагов
Полное руководство по созданию модели машинного обучения с нуля
Машинное обучение, подмножество ИИ, является движущей силой большинства недавних достижений, происходящих сегодня. Будь то прогнозная аналитика, компьютерное зрение, обработка естественного языка, автономные системы, машинное обучение революционизирует всю систему.
Машинное обучение позволяет системам выявлять шаблоны в данных и учиться на них, чтобы предоставлять информацию, которая помогает в более эффективных..
Преимущества использования ИИ для веб-разработки
Дизайн и разработка веб-сайтов кардинально меняются благодаря искусственному интеллекту (ИИ). ИИ используется для улучшения взаимодействия с пользователем, повышения эффективности и усиления безопасности на веб-сайтах благодаря его способности обрабатывать огромные объемы данных и генерировать прогнозы. Многочисленные преимущества, такие как индивидуальный контент, расширенные возможности поиска и упреждающее обслуживание, могут быть результатом использования ИИ в веб-строительстве.
Чтобы..
Основы и не только: машины опорных векторов
Демистификация машин опорных векторов
Начать работу с машинным обучением может быть сложно, особенно если у вас есть огромное количество ресурсов, но нет плана действий. Цель этой серии — от самых основ машинного обучения до его продвинутых аспектов. Машины опорных векторов являются одними из основных и важных алгоритмов машинного обучения наряду с линейной регрессией и логистической регрессией. Если у вас еще нет интуитивных представлений о линейной и логистической регрессии, я..
Увеличение изображения: Сделайте дождь, сделайте снег. Как изменить фотографии для обучения беспилотных автомобилей
Увеличение изображения - это метод создания изображения и его использования для создания новых. Это полезно для таких вещей, как обучение беспилотному вождению автомобиля.
Представьте себе человека за рулем машины в солнечный день. Если начнется дождь, поначалу им может быть трудно управлять автомобилем в дождь. Но постепенно они к этому привыкают.
Искусственная нейронная сеть также находит затруднительным вождение в новой среде, если она не видела это раньше. Это различные техники..
Алгоритмы машинного обучения, часть 1: линейная регрессия
Предсказать цену бриллиантов с помощью линейной регрессии
Линейная регрессия — мощный, но относительно простой инструмент, который можно использовать для понимания взаимосвязи между переменными. В этом руководстве будут изучены основы линейной регрессии в удобной для начинающих форме. К концу этого руководства у вас будет четкое представление о линейной регрессии и о том, как ее реализовать с использованием реальных данных.
Что такое линейная регрессия?
Линейная регрессия,..
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..