Публикации по теме 'machine-learning'
Руководство по интерактивным выводам с помощью модели прогнозирования
Помимо автономного обучения и тестирования прогнозов
Существует множество онлайн-ресурсов об использовании машинного обучения для прогнозирования. Тем не менее, они сосредоточены на обучении в автономном режиме и тестировании прогнозов.
Здесь вы узнаете, как создать модель и использовать ее для прогнозирования фактических будущих наблюдений.
Введение
Ресурсы по прогнозированию часто упускают из виду применение моделей для оперативных прогнозов.
Существует много информации о..
Демистификация модных словечек: взаимосвязь между «наукой о данных», «искусственным интеллектом», «машиной…
Скорее всего, большинству из нас приходилось сталкиваться с такими терминами, модными словечками, которые часто ассоциируются со всем технологическим. Независимо от того, решаете ли вы купить новый телефон, водить новую машину или пользоваться бытовым изделием, корпорации часто используют такие термины, как «ИИ» и «работает на основе машинного обучения», в надежде поднять статус своих продуктов и оправдать их высокие цены. Тем не менее, оценка таких «умных» продуктов часто связана с..
Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение
Технологии обновляются в невероятных масштабах. Каждый день, каждый час, каждую минуту у нас появляется что-то новое. Наука о данных - одно из немногих модных словечек этой технологической фазы. Исследования показывают, что после 2008 года наблюдался огромный приток данных. Каждую секунду многочисленные системы по всему миру обрабатывают терабайты данных. Это привело к развитию области науки о данных.
Искусственный интеллект в представлении не нуждается. Все, что нас окружает, прямо..
Является ли машинное обучение действительно ИИ?
О машинном обучении (ML) говорят так много, но, возможно, поезд уже отошел от станции, чтобы узнать, действительно ли многие проекты ML являются ИИ:
Одним из недостатков недавнего возрождения и популярности искусственного интеллекта (ИИ) является то, что мы видим, как многие поставщики, фирмы, предоставляющие профессиональные услуги, и конечные пользователи прыгают на подножку ИИ, называя свои технологии, продукты, предложения услуг и проекты как ИИ. продукты, проекты или предложения,..
Борьба с «честным джерримендерингом» с помощью социально ориентированных алгоритмов
Алгоритмы принятия решений помогают определить, кто поступит в колледж, одобрен для получения ипотеки, и предвидеть, кто с наибольшей вероятностью совершит другое преступление после выхода из тюрьмы. Эти алгоритмы создаются программами, которые обрабатывают массивные базы данных и получают инструкции по поиску факторов, которые наилучшим образом предсказывают желаемый результат.
И люди, пишущие, и использующие эти алгоритмы, понимают, что решения, которые они принимают, не всегда..
НЛП для составления дерева ценностей
Дерево ключевых слов: графовый анализ семантических аттракторов
Домен приложения . По данным ВОЗ, депрессивное расстройство является ведущей причиной инвалидности во всем мире. Установлено, что порождающий механизм заключается в размышлениях : длительной стрессовой привязанности к проблеме и лежащей в основе Сверхценности опасности. Усилия по прогностическому распознаванию образов предпринимаются в нескольких областях, среди которых Машинное обучение .
Предыдущие исследования...
Метаэвристика г-на Мияги
Этот пост - еще один учебник по генетическим алгоритмам с добавлением DFO примерно на полпути! Если вы хотите увидеть другие сообщения в блоге, вы можете найти их здесь.
Теорема о запрете бесплатного обеда Оптимизация нейронных сетей с помощью биомимикрии Тонкая настройка, оптимизация дисперсионных мух Представляем стохастический диффузионный поиск Развивающиеся решения с помощью генетических алгоритмов
Этот пост решает различные проблемы с помощью метаэвристики, и я..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..