Публикации по теме 'machine-learning'
Матрица путаницы без путаницы
Когда мы работаем над проектами машинного обучения, особенно с проблемой классификации, мы всегда имеем дело с матрицей путаницы. Так что же такое матрица путаницы? Матрица путаницы — это показатель, используемый для оценки производительности модели, состоящей из матрицы N x N, где N — количество целевых классов. Эта матрица дает общее представление о производительности и типе ошибок модели.
Для задачи бинарной классификации матрица путаницы будет выглядеть так:
Как мы знаем,..
Рекурсия стала проще: концепции рекурсивных функций Python
Привет, коллеги-энтузиасты кодирования! 🐍 Это ваш приятель Гейб А. снова вернулся с очередным раундом полезных для мозга идей из мира программирования на Python.
Сегодня мы погружаемся с головой в увлекательное царство рекурсии. Теперь я знаю, о чем вы могли подумать: рекурсия может быть чем-то вроде погружения в лужу супа из алфавита. Но не бойтесь, потому что к тому времени, когда мы закончим, вы будете бороздить эти рекурсивные воды как профессионал!
Что, черт возьми, такое..
Николь Юнкерманн представляет Owkin — инвестицию NJF Capital
Николь Юнкерманн, основатель NJF Capital, представляет Owkin, стартап в области медицинских исследований искусственного интеллекта, миссия которого заключается в использовании машинного обучения для разработки более эффективных лекарств для пациентов.
Стартап медицинских исследований ИИ OWKIN призывает партнеров участвовать в совместных исследованиях для разработки эффективных методов лечения Covid-19.
Открытый консорциум искусственного интеллекта Covid-19 (COAI) объединит..
Логистическая регрессия как нелинейный классификатор
Логистическая регрессия традиционно использовалась в качестве линейного классификатора, то есть когда классы могут быть разделены в пространстве признаков линейными границами. Однако это можно исправить, если мы получим лучшее представление о форме границы принятия решения…
Логистическая регрессия известна и используется как линейный классификатор. Он используется для создания гипер плоскости в пространстве признаков, чтобы отделить наблюдения, принадлежащие к классу, от всех..
Каковы преимущества разговорного ИИ?
Когда мы объединяем искусственный интеллект и машинное обучение с чат-ботами, мы получаем то, что выгодно как клиентам, так и организации. Давайте посмотрим на преимущества разговорного ИИ.
Преимущества разговорного ИИ
Экономит время
В идеальном мире каждый из ваших клиентов будет получать специализированное обслуживание. Но когда клиенты свяжутся с вами, у некоторых будут более простые вопросы, чем у других. Вы можете удовлетворить потребности каждого, используя чат-бота или..
Тема: 7 Обработка смешанных переменных даты и времени
Что такое смешанные переменные в данных?
Смешанные переменные в данных относятся к наличию переменных разных типов в одном наборе данных. В контексте машинного обучения смешанные переменные могут означать наличие как числовых, так и категориальных переменных, а также наличие как непрерывных, так и дискретных переменных.
Например, набор данных может содержать как числовые переменные, такие как доход и возраст, так и категориальные переменные, такие как пол и род занятий. Этот тип..
Роботизированный Стив I — Истоки
Роботизированный Стив I — Истоки
Первая часть многосерийной серии
Автор Райан Уокер
Несколько недель назад горстка отважных вестистов начала поиски робота-собаки. Когда эта концепция была представлена, ее многие считали некой аниматронной собакой, покрытой сервоприводами, которая будет ходить — на самом деле это платформа машинного обучения и машинного зрения.
Целями проекта являются выявление и оценка различных алгоритмов MV/ML в режиме реального времени для отображения среды..
Новые материалы
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..
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..