Публикации по теме 'machine-learning'
Руководство для начинающих по машинному обучению: понимание основ и приложений
Введение в машинное обучение
В последние годы машинное обучение стало важной частью нашей жизни, от беспилотных автомобилей до голосовых помощников и обнаружения мошенничества. Это тип искусственного интеллекта, который позволяет машинам учиться на данных и принимать решения. В этой статье мы представим введение в машинное обучение, его типы, алгоритмы и приложения.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам..
Анализ данных через R
Анализ данных является важной частью любого исследовательского проекта или бизнес-процесса. Поскольку данные продолжают увеличиваться в объеме и сложности, потребность в эффективном и действенном анализе данных становится все более актуальной. К счастью, R — мощный и универсальный язык программирования, который можно использовать для анализа и интерпретации данных. В этом подробном руководстве мы рассмотрим, как использовать R для анализа данных.
Сначала мы рассмотрим основы R. Мы..
Примерка модели
В ML Concepts мы работаем над созданием веб-сайта с курсами и материалами, относящимися к области науки о данных.
Введение
Подгонка модели — это мера того, насколько хорошо модель машинного обучения обобщает данные, аналогичные тем, на которых она обучалась. Хорошая подгонка модели относится к модели, которая точно аппроксимирует выходные данные, когда она снабжена невидимыми входными данными.
Подгонка относится к настройке параметров модели для повышения точности. Этот процесс..
Помимо мышления
Существенное различие между людьми и животными природы заключается в нашей способности мыслить абстрактно, общаться и хранить знания. Наш исключительный интеллект буквально катапультировал нас на вершину.
Итак, на что был бы похож мир, если бы появился новый вид, интеллектуально превосходящий людей?
Скорость технологической революции увеличивается с течением времени, например, если бы человеческие технологии развивались медленными темпами несколько сотен тысяч лет назад, потребовался бы..
Data Scientist Реальность
Это называется эпохой больших данных . Технологии хранения и обработки данных стремительно развиваются, и тот, кто их анализирует, например, специалист по данным, привлекает внимание многих людей.
Однако мало кто полностью осознает реальность специалистов по обработке и анализу данных . Соискатели часто смутно ожидают высокого спроса на специалистов по данным, а менеджеры по персоналу часто переоценивают достижения, которых они могут добиться.
В этой статье я обобщил реалии..
AB-тестирование в машинном обучении!
AB-тестирование — это рандомизированный контролируемый эксперимент, предназначенный для понимания того, как варианты системы влияют на метрики. Большинство крупных веб-сайтов сегодня проводят сотни или даже тысячи AB-тестов одновременно, поскольку разные группы продуктов стремятся оптимизировать их для разных показателей. В этой статье я расскажу вам, что такое тестирование AB и как мы можем использовать его в машинном обучении.
Как работает AB-тестирование?
Общий процесс..
Мой опыт в МС Программа Data Analytics Engineering в GMU (онлайн-версия)
Примечание. Я пишу эту статью сразу после завершения второго и последнего семестра, и, как и для всех студентов этой программы, будь то в кампусе или дистанционно, как и я, моим последним курсом в следующем семестре будет Группа аналитики данных. Capstone Project, который должен быть самым важным курсом в программе. Таким образом, мне, вероятно, придется написать дополнительную статью после завершения этого курса.
Необязательный раздел, объясняющий мою личную биографию и мотивы подачи..
Новые материалы
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..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..