Публикации по теме 'machine-learning'
Догма
Люди, участвующие в дискуссиях об искусственном интеллекте, делятся на два лагеря: один, большинство, утверждает, что «машины» и «компьютеры» могут думать и демонстрировать человеческий интеллект. Другие, меньшинство, истощают свои нервные клетки, пытаясь убедить, что алгоритмы не могут мыслить, что человеческий мозг совершенно отличается от машин, что мы вообще не знаем, как функционирует человеческий мозг, и, следовательно, мы не можем моделировать мозг. Я парень из второго лагеря, и я..
Прогнозы новичков на 2019 год
Medium Import все еще не работает, так что, думаю, я продолжу писать вдвое больше контента.
Новичков трудно предсказать
Это ни для кого не должно быть новостью. Вообще, спорт трудно предсказать. Эта статья будет состоять из графиков, показывающих, где, по нашему мнению, окажутся игроки, если у них будет немного игрового времени.
Если вы хотите просмотреть содержимое нашего сайта, используйте эту ссылку
Гридирон ИИ | Искусственный интеллект, аналитика и..
Как приручить языковую модель
"Обработка естественного языка"
Как приручить языковую модель
Современные нейронные языковые модели обладают удивительными возможностями, начиная от ответов на вопросы и заканчивая анализом и обобщением длинных статей и созданием текста, сгенерированного человеком. Эти системы становятся все более популярными в приложениях, ориентированных на клиентов, и поэтому для предприятий важно научиться использовать эту передовую технологию и убедиться, что она работает правильно и производит..
10 главных причин, по которым Jupyter Notebook — лучшая IDE для разработки на Python
Интегрированная среда разработки (IDE) — это программное приложение, которое предоставляет разработчикам комплексную платформу для кодирования, тестирования и отладки программных приложений. Он объединяет несколько инструментов в один, включая текстовый редактор, отладчик и компилятор. IDE очень полезны для разработки программного обеспечения, поскольку они могут значительно сократить количество времени и усилий, необходимых для разработки программных приложений.
Одним из основных..
Серьезно, что такое машинное обучение? и когда вам это нужно?
Чаще всего люди, которые спрашивают, что такое машинное обучение и как им заниматься, поражаются шаблонным ответом: СНАЧАЛА ИЗУЧИТЕ МИЛЛИОНЫ ОБЛАСТЕЙ МАТЕМАТИКИ , даже не получив шанса понять машинное обучение за пределами « О боже, это машина, которая учится делать прогнозы».
Отказ от ответственности: математика важна, но не на первом месте.
Конечно, математика важна, но если бы кто-нибудь сказал мне, когда мне было 12 лет, когда я пытался изучать C++, что я должен бросить это дело и..
Решающий: Учебник
Это вводная часть публикации, которую я называю The Decider . Название может вызвать в воображении образ Уилл Феррелл, выдающий себя за косого президента Джорджа Буша-младшего в программе «Субботним вечером в прямом эфире , который мне очень нравится. Очень незначительная связь этого сайта с видеоклипом заключается в том, что людям, компаниям и странам нужен решатель. Серия статей, которые я пишу, связана с применением данных и аналитики, машинного обучения и искусственного..
Понимание наивного Байеса
Наивный байесовский алгоритм — это простой и мощный алгоритм, который помогает компьютерам учиться на данных. Он называется «наивным», потому что предполагает, что все признаки независимы, что не всегда верно.
Представьте, что вы детектив, пытающийся раскрыть преступление. У вас есть список подозреваемых и некоторые улики. Вы знаете, что у подозреваемого каштановые волосы, высокий рост и татуировка. Вы также знаете, что жертва сказала, что подозреваемый был одет в красную рубашку...
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..