Публикации по теме 'machine-learning'
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..
Важность расширенной перестановки для объяснения прогнозов
Выведите объяснение на новый уровень, сохранив простоту
Интерпретируемость машинного обучения - это активная область исследований, которая включает в себя все методы, полезные для обеспечения более информативных прогнозов. Прогностические модели известны как инструменты черного ящика, оптимизированные только для достижения максимальной производительности. Точность важна, но в большинстве бизнес-случаев выяснение того, почему модель машинного обучения принимает одно решение,..
Влияние эволюции данных на бизнес
На рубеже веков Интернет сделал дистанционное обучение реальностью. Благодаря появлению облачных вычислений и искусственного интеллекта в сочетании с растущим глобальным проникновением в Интернет рынок электронного обучения рос экспоненциальными темпами и за два десятилетия стал гигантским в 200 миллиардов долларов. Пандемия коронавируса создала беспрецедентный спрос на электронное обучение среди студентов, корпораций и медицинских работников. Ожидается, что в следующие пять лет отрасль..
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..
Самые перспективные инновации в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Как человеку, который всегда был очарован новыми технологиями, трудно не волноваться о последних достижениях в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Решения ИИ, от облачных сервисов до Интернета вещей (IoT), революционизируют способы сбора и анализа данных и меняют мир, каким мы его знаем. В этой записи блога я собираюсь изучить некоторые из наиболее многообещающих инноваций в области искусственного интеллекта и машинного обучения и обсудить, как они..
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..
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..