Публикации по теме 'machine-learning'
Введение в индуктивное обучение в области искусственного интеллекта
Понимание процесса вывода концепций классификации из необработанных данных
Машинное обучение - одна из важнейших областей искусственного интеллекта. Это рассматривалось как жизнеспособный способ избежать проблемы узких мест в знаниях при разработке систем, основанных на знаниях.
Индуктивное обучение, также известное как концептуальное обучение, - это то, как системы ИИ пытаются использовать обобщенное правило для проведения наблюдений.
Для создания набора правил классификации..
Непрерывное обучение в Watson Studio
Создавайте модели, которые учатся со временем, с помощью Watson Machine Learning и Watson Studio.
Мы слышим от многих клиентов, что одна из самых сложных частей машинного обучения - закрыть цикл обратной связи . Это означает, что модели необходимо часто отслеживать и обновлять, чтобы они включали самые свежие данные. Watson Machine Learning и Watson Studio позволяют специалистам по обработке данных и аналитикам быстро создавать и создавать прототипы моделей, отслеживать развертывания..
Объяснимые бустерные машины
"Машинное обучение"
Объяснимые бустерные машины
Поддержание высокой точности при получении наводящих на размышления объяснений, которые создают знания и помогают понять и отладить данные.
Microsoft Research недавно разработала новую модель на основе бустинга, которая, по их утверждению, дает такие же точные прогнозы, как и современные методы, и в то же время предоставляет инновационный способ понять ее работу. Объяснимая повышающая машина, как она называется, уникальна тем, как она..
Этика ИИ и найма
Достижения искусственного интеллекта расширились настолько, что ИИ используется в процессе найма. Однако анализ потенциала кандидатов, претендующих на вакансию, является сложной задачей. Есть некоторые области, где ИИ представляет несколько этических рисков при приеме на работу.
Конфиденциальность
Веб-технологии могут получить доступ к информации из личной жизни заявителей, и это является нарушением законов о конфиденциальности. Работодатели не могут на законных основаниях..
ТОП-10 САМЫХ ЗАДАВАЕМЫХ ВОПРОСОВ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ В 2023 ГОДУ
Почти 60 % организаций, использующих решения для работы с большими данными, так или иначе используют технологию искусственного интеллекта ; прогнозируется, что к 2025 году искусственный интеллект и машинное обучение повлияют на все сегменты нашей повседневной жизни. Это влечет за собой огромные последствия для различных отраслей, от транспорта и логистики до здравоохранения, домашнего хозяйства и обслуживания клиентов. Согласно Действительно , средняя зарплата специалиста с надежной..
Приложение iOS ML за 1 час.
Это верно. Используя правильные инструменты, я перешел от 0 к 1 во встроенном приложении ML для iPhone в течение 1 часа. Как я это сделал?
Идея
Я люблю гольф, и у меня не было контактных линз, когда я играл на прошлой неделе 😣. Было невероятно сложно найти мяч, поэтому я подумал: ОК, MVP для детектора объектов мячей для гольфа на iPhone.
3…2..1.GO.
Данные
Я запрыгнул на Roboflow, который является моей предпочтительной платформой для аннотирования наборов данных, и взял..
Прогнозирование рака груди с использованием классификатора случайного леса
Что вы узнаете из этого блога?
Вы узнаете о некоторых основных способах использования pandas, которые помогают обрабатывать ваши данные, например iloc, isnull (), head (). Вы узнаете о кодировании - почему и типах - LabelEncoder и One Hot Encoder. Мы также увидим, как можно обучить классификатор случайного леса и как матрицы путаницы помогают нам определить точность нашей модели. Мы будем использовать sklearn на протяжении всего блога
Найдите ядро kaggle здесь и проект github..
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..