Публикации по теме 'machine-learning'
Веб-скрапинг (Scrapy)
Scrapy — это платформа с открытым исходным кодом для веб-сканирования и веб-скрейпинга, которая используется для сканирования веб-сайтов и извлечения структурированных данных с их страниц. Помимо интеллектуального анализа данных, его также можно использовать для мониторинга и автоматизированного тестирования.
Scrapy — это метод извлечения данных с разных веб-сайтов. Scrapy помогает собирать данные с разных сайтов в формате CSV и JSON. Используя Scrapy, мы создаем собственный набор..
Начало 2019 года, укрепление сотрудничества, развитие машинного обучения
Автор: Хамед Алемохаммад , ведущий специалист по геопространственным данным, Radiant Earth Foundation
Как нейтральная организация Radiant Earth Foundation пользуется уникальной возможностью работать с различными партнерами по всему миру и признает важную роль, которую он играет в привлечении и содействии людям и организациям в совместной работе на благо сообщества разработчиков.
Поскольку сообщество, занимающееся машинным обучением для наблюдений за Землей, продолжает расти, мы..
Приложение для прогнозирования больничных расходов с использованием Flask
Аннотация
В этом учебном пособии шаг за шагом подробно описано, как создать модель прогнозирования на основе flask API на основе линейной регрессии, которая прогнозирует общую стоимость выписки из стационара на основе исторических данных и факторов, влияющих на эту стоимость. Этот проект разработан с учетом потребностей конечного пользователя и обеспечивает интуитивно понятный и простой пользовательский интерфейс.
Введение
По данным statista.com, расходы на здравоохранение на..
Дерево решений — Алгоритм машинного обучения (ключевые моменты)
Алгоритм контролируемого машинного обучения. Используется для регрессии и классификации. Получите лучший результат в наборе данных классификации по сравнению с регрессией. DT — это древовидный алгоритм, который нам нужен для выбора лучшего корневого узла.
DT-поток
Корневой узел → Узел ответвления → Узел-лист Основная цель - найти листовой узел
Мера выбора основного атрибута DT
Энтропия. Примесь Джини. Получение информации
Получение информации
Это решает, какой атрибут..
Генеративный ИИ, по мнению человека
Что люди должны знать о генеративном искусственном интеллекте
Что такое генеративный ИИ?
Генеративный ИИ — это подмножество методов искусственного интеллекта, которые включают алгоритмы машинного обучения для создания или генерации новых данных, изображений, звуков, текста или других типов контента, сходного с контентом, созданным человеком, или неотличимого от него.
Генеративный ИИ сначала обучает модель машинного обучения на огромном наборе данных существующих примеров для..
Лучший онлайн-курс по науке о данных и искусственному интеллекту в мире: Digicrome
Digicrome является поставщиком профессиональных Онлайн-курсов , профессиональных сертификационных тренингов, подготовки к экзаменам, языковых курсов и других программ повышения квалификации для людей всех возрастов. Мы предлагаем комплексное онлайн-обучение по различным предметам, включая науку о данных, кибербезопасность и многие другие. мы уделяем особое внимание секторам, в которых технологии и лучшие практики быстро развиваются и где спрос на квалифицированный персонал намного..
Как развивается область имитационного обучения, часть 1 (искусственный интеллект)
Обучение и извлечение из предыдущих данных для имитационного обучения на основе навыков ( arXiv )
Автор: Соруш Насириани , Тянь Гао , Аджай Мандлекар , Юкэ Чжу
Аннотация . Имитационное обучение предлагает многообещающий путь для обучения роботов общецелевому поведению, но традиционно демонстрировал ограниченную масштабируемость из-за высоких требований к контролю данных и неустойчивого обобщения. Вдохновленные недавними достижениями в многозадачном имитационном обучении,..
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..