Публикации по теме 'machine-learning'
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением (RL) — это тип машинного обучения, который включает в себя обучение агента принимать решения в среде, взаимодействуя с ней и получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов. Алгоритмы RL учатся методом проб и ошибок и стремятся максимизировать общее вознаграждение, получаемое с течением времени.
Среда, агент и система вознаграждения составляют три части алгоритма RL. Агент получает информацию от окружающей среды, которая является внешней системой, в..
Неверные предположения в модели машинного обучения.
Неправильные предположения — частая причина ошибок в моделях машинного обучения. Эти предположения могут быть сделаны как программистом, так и пользователем модели. Они могут привести к переобучению, недообучению и плохому обобщению . Существует три распространенных ложных предположения о моделях машинного обучения: что данные всегда линейны , что данные всегда однородны и что данные всегда стационарны . Ложное предположение – это то, что считается истинным, но на самом деле не..
Технологии искусственного интеллекта становятся все доступнее и доступнее, а значит, больше https://www.quer
Технологии искусственного интеллекта становятся все более доступными и доступными, а это значит, что больше https://www.querykiller.in/2023/03/how-ai-will-increase-unemployment-rate.html
Прогноз продаж Россманна
Прогноз продаж Россманна
1. Бизнес-проблема
Rossmann управляет более чем 3000 аптеками в 7 европейских странах. В настоящее время менеджерам магазинов Rossmann поручено прогнозировать свои ежедневные продажи на срок до шести недель. Продажи в магазине зависят от многих факторов, включая рекламные акции, конкуренцию, школьные и государственные праздники, сезонность и местоположение. Поскольку тысячи отдельных менеджеров прогнозируют продажи на основе своих уникальных обстоятельств,..
Обманывать настоящие автомобили с помощью Deep Learning
TL;DR Современные автомобили используют глубокое обучение, применяемое к визуальному вводу, чтобы «понимать» окружающий пейзаж. Это справедливо как для подключенных, так и для автономных транспортных средств — компьютерное зрение используется для распознавания дорожных знаков (TSR), определения полосы движения, автоматической парковки и многого другого.
Мы атаковали реальное транспортное средство, используя глубокое обучение, чтобы создать реальные противоборствующие дорожные..
Социальное прослушивание
Что, если бы вы могли создать, развернуть и испытать реальное социальное прослушивание на основе искусственного интеллекта всего за 1 неделю — и все это? Используя первую и единственную в мире платформу ИИ без кода, теперь вы можете сделать именно это.
Зарегистрируйтесь сейчас для живой демонстрации -› https://lnkd.in/d9mMjME6
Как раскрыть потенциал искусственного интеллекта: руководство для начинающих
Искусственный интеллект (ИИ) стал одной из самых значительных тенденций в индустрии высоких технологий в последние годы. Согласно исследованию, проведенному IDC, к 2023 году глобальные расходы на ИИ достигнут 98 миллиардов долларов. От Siri до Alexa ИИ стал повсеместной частью нашей повседневной жизни. Однако многие люди до сих пор не знают, что такое ИИ и как он работает. Этот пост в блоге представляет собой руководство для начинающих, которое поможет вам понять, что такое ИИ, почему он..
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..