Публикации по теме 'machine-learning'
Раскрытие преимуществ ИИ для бизнеса: руководство для руководителей
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) — это способность машины выполнять когнитивные функции, обычно связанные с человеческим разумом, такие как восприятие, рассуждение, обучение, взаимодействие с окружающей средой, решение проблем и даже проявление творчества. ИИ революционизирует различные отрасли, делая бизнес более эффективным и прибыльным.
Различные типы ИИ
Машинное обучение : алгоритмы, обученные на данных для выявления закономерностей и обучения тому, как делать прогнозы и..
Машинное обучение и микроскопия: заново изобретать велосипед?
В этой статье мы рассматриваем применение машинного обучения в узкоспециализированной области: дифракции обратного рассеяния электронов. Добавляет ли это ценности? Это шумиха? Какие вопросы мы можем лучше задать и ответить, используя современные методы? Здесь я не слишком углубляюсь в математику или физику и не слишком полагаюсь на концепции микроскопии — это означает точку зрения на применение машинного обучения в довольно зрелой области.
Мы, наверное, в пузыре. ИИ широко..
Сочетание технических индикаторов с глубоким обучением для торговли акциями
Делает ли программа больше данных более или менее надежной?
Большинство торговых ботов полагаются на одно из двух: машинное обучение или технический анализ. У каждого метода есть свои преимущества и недостатки. Машинное обучение может находить сложные закономерности, но за счет скорости вычислений и переобучения. Технический анализ может быстро находить проверенные временем модели, но страдает с точки зрения точности. Что произойдет, если объединить вместе технический анализ и..
Хотите начать карьеру в AI / ML?
В первые годы прошлого десятилетия умные программы были написаны для автоматизации возможностей человека разрабатывать и тестировать программные инструменты. Например, инструмент Selenium можно использовать для эффективной автоматизации веб-тестирования, и он популярен даже сегодня. Во второй половине прошлого десятилетия появились интеллектуальные алгоритмы - ИИ и машинное обучение, чтобы автоматизировать когнитивные способности человека обнаруживать, распознавать, классифицировать,..
Самый быстрый способ создать чат-бота для неструктурированных данных | АМС Кендра
Задумывались ли вы, можно ли просто поговорить с документом Word, презентацией PowerPoint или любым текстовым файлом?? Если бы вы могли просто запросить информацию, которая вам нужна, из всех ваших документов, но точно не знаете, в каком документе есть эта информация. Продолжайте читать дальше, и все, что вы прочитали выше, станет реальностью.
Шаги:
Скопируйте все документы, которые вам нужно найти, в корзину S3. Создайте индекс AWS Kendra →..
Если вы хотите изучать статистику без скуки, прочтите это
Упрощение статистики для науки о данных и машинного обучения с помощью Python: увлекательное руководство для любознательных
Считаете ли вы себя ошеломленным сложностями статистики как начинающего специалиста по данным?
Вы когда-нибудь мечтали о формуле, которая сделает обучение не только легким, но и приятным?
По правде говоря, эту формулу можно применить к любому понятию, с которым вы боретесь, а не только к статистике.
Если вы заинтригованы идеей окончательно понять эти..
КРИКЕТНЫЕ ДНЕВНИКИ: ПРОГНОЗ МАТЧА С ПОМОЩЬЮ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ
КРИКЕТНЫЕ ДНЕВНИКИ: ПРЕДСКАЗЫВАНИЕ СООТВЕТСТВИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ
ЧАСТЬ I
Спортивная аналитика
Очень интересная отрасль аналитики, которую еще предстоит изучить в полной мере. Спортивная аналитика стала известна, когда статистика и базовая вероятность были применены к фильму «Денежный мяч», который является одним из моих любимых фильмов, и его приятно смотреть. За эти годы технологии развивались быстрыми темпами, и такие области, как аналитика здравоохранения,..
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..