Публикации по теме 'machine-learning'
Простое практическое руководство по Студии машинного обучения Azure
Студия машинного обучения Azure - это мощный бесплатный инструмент, который позволяет разрабатывать проекты машинного обучения, не обладая навыками программирования.
Недавно я наткнулся на инструмент Microsoft Azure под названием Microsoft Azure Machine Learning Studio , который представляет собой графический веб-интерфейс для выполнения операций машинного обучения с использованием визуального рабочего процесса без необходимость написания любого кода.
Я всегда был программистом ,..
Математика дерева решений
Дерево решений на основе вложенного классификатора if-else. это набор параллельной оси гиперплоскости, которая делит область на гиперкуб.
Дерево решений строит классификационные или регрессионные модели в виде древовидной структуры. Он разбивает набор данных на более мелкие подмножества с увеличением глубины дерева. Конечным результатом является дерево с узлами решений и конечными узлами . Узел принятия решения (например, Outlook) имеет две или более ветвей (например, Солнечно,..
Хорошо-Быстро-Дешево
Хорошо-быстро-дешево
Генеральная Ассамблея DSI 7 Хакатон — 29.04.19
«Задача состоит в том, чтобы предсказать, превышает ли доход человека 50 000 долларов США, учитывая определенную информацию профиля, а точнее, сгенерировать прогнозируемые вероятности дохода выше 50 000 долларов США для каждой строки в тестовом наборе». — Подсказка DSI 7
Команда
Майтхили Джоши, Дерек Стеффан и Реми Ши из Сиэтла, Джеймс Лавджой и Джориан Стаки из Денвера.
Диаграмма Венна для управления..
Разница между статистикой и машинным обучением
Статистика и машинное обучение преследуют схожие цели, связанные с обучением на основе данных. Оба они пытаются использовать данные для улучшения процедуры принятия решений. Иногда они даже используются взаимозаменяемо. Машинное обучение находит обобщаемые прогностические шаблоны, статистика, с другой стороны, делает вывод о населении из выборки. Граница между машинным обучением и статистикой является предметом споров. Некоторые методы попадают только в одну область, в то время как..
Тематическое исследование | Как LinkedIn использовала НЛП для разработки системы поиска справки
Это краткое изложение и основные выводы из исходного сообщения LinkedIn о том, как NLP используется (по состоянию на 2019 ) при разработке своей системы поиска справки.
Постановка задачи:
По запросу пользователя извлеките из базы данных наиболее релевантную справочную статью.
Итерация 1: начальное решение
Проиндексированы все справочные статьи (документы) в базе данных с помощью Lucene Index . Короче говоря, он создает инвертированный словарь, который сопоставляет термины со..
Впереди темное небо: Алгоритмический шторм CFPB назревает
В год, наполненный многими переломными моментами, возможно, одним из самых резких стало изменение CFPB в регулятивном тоне потребительского кредитования на основе алгоритмов. В то время как в предыдущие годы Бюро давало более благоприятный, но осторожный тон в отношении обещаний искусственного интеллекта, машинного обучения и альтернативных данных для расширения финансового доступа к исторически неблагополучным клиентам, администрация Байдена и новое руководство CFPB, похоже, изменили..
6 удивительных алгоритмов для обнаружения лиц на изображениях со ссылками на код Python
Знаете ли вы, что существует множество различных алгоритмов для обнаружения лиц на изображениях?
Наиболее популярным из них является алгоритм Виолы-Джонса , но он не идеален. Существует множество других отличных опций, таких как Каскады Хаара и Fisherfaces , которые вы можете использовать для обнаружения лиц на своем компьютере или мобильном устройстве.
1. Алгоритм Виолы-Джонса
Распознавание лиц и глаз с помощью Viola-Jones вместе с кодом Python..
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..