Публикации по теме 'machine-learning'
Исследование и анализ данных для прогнозирования цен на жилье с использованием методов машинного обучения
Зачем исследовать данные перед моделированием?
Исследование данных важно, потому что оно помогает глубже понять данные, выявить закономерности и взаимосвязи, раскрыть скрытые идеи, обнаружить выбросы и аномалии, а также предоставить информацию для разработки моделей и алгоритмов. Выполняя исследование данных, ученые и аналитики данных могут принимать обоснованные решения относительно данных и их потенциального использования, снижая риск разработки моделей, которые являются предвзятыми..
Прогнозирование с помощью линейной регрессии в Microsoft Excel — inc. Сезонность и рост
В этой статье представлено пошаговое руководство о том, как выполнять простое, но эффективное прогнозирование в Microsoft Excel с использованием модели линейной регрессии.
Мы рассмотрим три варианта модели и сравним результаты на конкретном одномерном наборе данных — ежемесячные продажи продукта за 5 лет. Будут три варианта модели;
Оригинальная модель линейной регрессии (LR). Модель LR с сезонностью — определение того, как колеблются продажи в определенные месяцы, и реагирование на..
Еженедельная сводка GSoC (неделя 5 и 6) № 4
Внедрение Insight_model и пикелирование модели кластеризации
Неделя 5
Внедрение конвейера машинного обучения в Insight_worker
После завершения создания пайплайна для Insight_model на прошлой неделе, на этой неделе я внедрил его в модель Insight_worker с небольшими изменениями и отладкой.
Я опишу структуру пайплайна в worker.
1 . Worker получит задание от брокера, чтобы получить представление о различных показателях определенного репозитория. Затем метод time_series_metrics..
Vidrovr получает награду NSF Phase II Award
Американский посевной фонд при поддержке NSF предоставляет финансирование для R Помогает малым предприятиям продвигать инновации из лаборатории на рынок.
Нью-Йорк, штат Нью-Йорк — компания Vidrovr Inc. получила грант Национального научного фонда (NSF) Small Business Innovation Research (SBIR) Phase II Grant в размере 750 000 долларов США для коммерциализации инновационных технологий путем проведения исследований и разработок в области использования машинного обучения и компьютерного..
Что остановит импульс ИИ?
Вопрос не в том, если, а когда
Если вам понравилась эта статья, ознакомьтесь с другой статьей Робби: Чем искусственный интеллект отличается от предыдущих технологических волн
В более ранней статье я писал о том, чем искусственный интеллект отличается от предыдущих технологических волн с точки зрения его инновационного потенциала. Он основан на том, что я называю полностью распределенной инновационной моделью , которая является уникальной среди основных технологических..
Что такое Краудейлиз?
Crowdalyse — это понятие, сформированное вокруг интересующей области — сочетание слов Crowd и Analyse . Крауданализ — это создание анализа, объединяющего области больших данных/искусственного интеллекта, сенсорных технологий (таких как анализ видео) и психологических теорий, начиная от неврологии и заканчивая групповой психологией.
Цель состоит в том, чтобы понять, как группы ведут себя, реагируют и взаимодействуют с помощью новейших технологий и моделей. Это, конечно, не новая..
Новая надежда: прикладное машинное обучение для криптотрейдинга
В последние годы использование машинного обучения в трейдинге становится все более популярным, особенно в сфере криптовалют. Было доказано, что машинное обучение в целом полезно для двух ключевых целей: (1) универсальная функция с возможностью анализа огромных объемов данных и выявления закономерностей; и (2) способность создавать воспроизводимые узкоинтеллектуальные прогнозы, чтобы помочь использовать роботов, которые выполняют задачи 24/7. Роботы — в этом контексте предназначены для..
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..