Публикации по теме 'machine-learning'
Как вы должны измерить успех модели машинного обучения?
В каждой организации есть одна команда, ответственная за создание модели машинного обучения, которая используется многими командами в ней, у этих команд могут быть разные представления о том, что определяет успешную модель.
допустим, вы строите модель для выявления дефектных продуктов по изображениям.
- Исследователь данных, ваша цель может состоять в том, чтобы свести к минимуму кросс-энтропийные потери вашей модели.
– С другой стороны, менеджер по продукту может захотеть..
Регуляризация в машинном обучении
Прежде чем описывать, что такое регуляризация с точки зрения машинного обучения, я хочу описать некоторые ситуации, которые могут возникнуть в процессе построения модели, которые называются переоснащением и недообучением.
Предположим, у меня есть набор данных, и я хочу построить модель, которая делает хорошие прогнозы. Модель более высокой сложности машинного обучения дает лучшие решения благодаря своей гибкости. Если мощность модели выше, данные будут учиться лучше, но более высокая..
Модели машинного обучения
Добро пожаловать в этот блог о моделях машинного обучения! Машинное обучение произвело революцию в области компьютерных наук и сегодня стало жизненно важной частью многих отраслей. С развитием технологий данные генерируются с беспрецедентной скоростью, и модели машинного обучения предоставляют нам инструменты для извлечения ценных идей из этих данных. Эти модели могут учиться на данных, со временем повышать свою точность и делать прогнозы или решения на основе этого обучения.
В этом..
ПРИЛОЖЕНИЕ TIM CASH НОМЕР ПОДДЕРЖКИ КЛИЕНТОВ ¶¶ ❼❼❹❾⓿❶❽❺❹❸ позвоните сейчас ☎❼❼❹❾⓿❶❽❺❹❸ номер горячей линии💯❼❼❹❾⓿❶❽❺❹ ❸✔️
ПРИЛОЖЕНИЕ TIM CASH НОМЕР ПОДДЕРЖКИ КЛИЕНТОВ ¶¶ ❼❼❹❾⓿❶❽❺❹❸ позвоните сейчас ☎❼❼❹❾⓿❶❽❺❹❸ номер горячей линии💯❼❼❹❾⓿❶❽❺❹ ❸✔️
Ускорьте свой успех: раскрытие секрета решения соревнований Kaggle менее чем за 60 минут…
Введение в блоки данных
Databricks — это новаторская платформа для анализа данных, призванная помочь предприятиям раскрыть весь потенциал своих данных. В качестве совместной рабочей области для науки о данных и машинного обучения Databricks позволяет командам быстро создавать, масштабировать и развертывать сложные решения ИИ.
Построенный на Apache Spark, Databricks легко интегрируется с современными средами больших данных, что позволяет упростить обработку данных и аналитику. Его..
Сравнение TensorFlow и модели случайного леса с Python
Введение Звезда-пульсар, излучающая пучок электромагнитного излучения, которую можно увидеть, только направив ее на Землю. В этой статье я разработал модель прогнозирования с использованием TensorFlow и Random Forest и сравнил результаты двух моделей. Результат показывает, что модели, разработанные с использованием TensorFlow и Random Forest, имеют очень высокую точность.
Набор данных и информация об атрибутах для этой разработки были получены из следующего источника и ссылки:..
Что такое Salesforce EINSTEIN?
В последние несколько дней моя лента на LinkedIn полна дискуссий об Эйнштейне. Я бы хотел, чтобы linkedin мог использовать интеллектуального бота, который мог бы удалить дубликаты сообщений в моей ленте или дать оценку родительской теме на основе активности вокруг нее.
Поскольку мы говорим о ботах, давайте без промедления перейдем к Эйнштейну. Согласно Salesforce, это новый ИИ, который можно автоматически настраивать для каждого отдельного клиента, и он будет обучаться,..
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..