Публикации по теме 'machine-learning'
Нужно ли специалистам по данным понимать предметные знания?
Эта статья призвана объяснить первокурсникам важность знания предметной области. Приведенный ниже пример взят из моего собственного опыта.
Бизнес по своей природе хочет получать прибыль, а зачем это нужно для получения прибыли? С точки зрения сотрудника, компания дает зарплату и рост; с точки зрения компании, она намерена оставаться долгой, живой и свежей по мере своего роста.
Прибыль = Доход — Стоимость
Если бизнес должен оставаться дольше, прибыль должна быть положительной...
7 навыков Data Scientist, которые помогут вам получить работу в 2022 году
Накопление технических знаний и расширенный набор навыков помогут вам стать успешным специалистом по обработке и анализу данных.
Переход к карьере в области науки о данных может означать постоянную работу в высокооплачиваемой отрасли, если у вас есть необходимые навыки.
С каждым годом растет спрос на таланты в области науки о данных, а вместе с этим возникает потребность в большем количестве специалистов по данным, чтобы пополнить ряды.
Специалисты по данным могут оказать сильное..
Разработка функций
Разработка признаков — неотъемлемая часть построения и реализации моделей машинного обучения. В этой статье мы узнаем о контексте разработки функций в рабочем процессе машинного обучения. Кроме того, вы получите краткий обзор многих инструментов обработки данных, используемых в разработке функций, и того, как они помогают специалистам по данным в диагностике моделей.
Введение
Давайте теперь поговорим о «топливе» разработки признаков, которым являются «функции». Функция — это..
Переосмысление обучения искусственному интеллекту: совместное предложение по сбору данных и совершенствованию моделей
В этой статье мы предлагаем инновационный подход к использованию ИИ — возможность для пользователей заработать время использования ИИ, активно участвуя в обучении моделей ИИ. Этот новаторский метод позволяет пользователям не только извлекать выгоду из ИИ, но и активно формировать его возможности, создавая симбиотические отношения, которые улучшают как технологии, так и пользовательский опыт.
В постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта, где влияние технологий пронизывает..
Демистификация алгоритма A*
Введение:
Вы сидите в своей машине, застряв в печально известном трафике Хайдарабада, и ждете, когда загорится зеленый сигнал. Или, может быть, вы бродите по оживленным улицам Бангалора, отчаянно пытаясь успеть на важную встречу вовремя. По мере того, как тикают минуты, и кажется, что пункт назначения отдаляется, вы не можете не желать, чтобы появился волшебный путь — секретный маршрут, о котором знаете только вы, ведущий прямо к месту назначения. Звучит как фантастика, правда?..
Список моделей машинного обучения
Полный список различных типов моделей машинного обучения:
"Линейная регрессия" Риджовая регрессия Лассо регрессия Эластичная чистая регрессия "Логистическая регрессия" Деревья решений Случайный лес Машины повышения градиента (GBM) XGBoost ЛайтГБМ КэтБуст Машины опорных векторов (SVM) К-Ближайшие соседи (КНН) Анализ главных компонент (PCA) Независимый компонентный анализ (ICA) Неотрицательная матричная факторизация (NMF) Модели Гауссовской..
Мы создаем профессионалов в области искусственного интеллекта/науки о данных
Ваше терпение будет вашим превосходством в изучении искусственного интеллекта, чтобы увидеть себя профессионалом. Reachout Analytics, лучший учебный институт по искусственному интеллекту в Хайдарабаде , располагает лучшей инфраструктурой и онлайн-сервисами, позволяющими студентам изучать искусственный интеллект с помощью отраслевого опыта. Мы обучаем наших студентов от основ до продвинутого уровня, а также охватываем все важные языки программирования, используемые в искусственном..
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..