Публикации по теме 'machine-learning'
ПОЛИНОМИАЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ
ЛИНЕЙНАЯ И НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ
ВВЕДЕНИЕ:
В этом блоге мы увидим, как подобрать идеальную плоскость для набора данных. Иногда достаточно установить Linear plane . Но иногда недостаточно получить хорошую оценку точности, подобрав линейную плоскость. В этом случае мы выбираем нелинейную плоскость, которая лучше всего соответствует нашему набору данных.
Мы увидим, что лучше всего подходит для линейной или нелинейной плоскости для нашего простого набора данных для лучшего..
ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ДЛЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ || Абубакар Лабаран Салису
ВВЕДЕНИЕ
Начинаете свой путь в области машинного обучения, но не знаете, как подготовить набор данных? Ознакомьтесь с этой статьей, чтобы узнать о подготовке данных для машинного обучения.
ЧТО ТАКОЕ ПОДГОТОВКА ДАННЫХ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ
Подготовка данных обычно является первым шагом, когда кто-то пытается решить реальную проблему с помощью машинного обучения. Эти необработанные данные обычно имеют различные несоответствия, которые необходимо устранить, прежде чем набор данных..
Искусство объяснения предсказаний
Как объяснить свою модель понятным для человека способом
Важной частью роли специалиста по данным является объяснение прогнозов моделей. Часто человек, получающий объяснение, не является техническим специалистом. Если вы начнете говорить о функциях стоимости, гиперпараметрах или p-значениях, вас встретят пустыми взглядами. Нам нужно перевести эти технические концепции на язык непрофессионала. Этот процесс может оказаться более сложным, чем построение самой модели.
Мы рассмотрим,..
Классификация изображений листьев на основе глубокого обучения для обнаружения болезней растений томатов
В условиях сокращения мировых запасов продовольствия и роста населения очень важно, чтобы текущее сельскохозяйственное производство было эффективным и с минимальными потерями. Профилактика вредителей, болезней и засухоустойчивость – вот что традиционно поддерживало высокую производительность растений. Однако внедрение ручных методов выявления болезней растений приводит к тому, что мы теряем миллионы тонн пищи на зараженных растениях. Чтобы снизить риск потерь, можно использовать..
Отличный способ изучить Python для науки о данных
Python — один из самых популярных и универсальных языков программирования для науки о данных. Он имеет богатый набор библиотек и инструментов, которые помогут вам выполнять анализ данных, визуализацию, машинное обучение и многое другое. Но как эффективно изучить Python для науки о данных? В этом сообщении блога я поделюсь некоторыми советами и ресурсами, которые помогут вам освоить Python для науки о данных.
Почему Python для науки о данных?
У Python есть много преимуществ,..
Преодолев барьеры для женщин в ИТ: советы ученого по данным и капитана команды
Мы поговорили с Dynatracer Magdalena о ее выдающейся карьерной траектории и преодолении барьеров как женщины, работающей в области науки о данных.
Магдалена Цушрадер — капитан команды и старший научный сотрудник Dynatrace. Она также наставляет женщин, которые хотят расширить или освежить свои навыки программирования в регулярных учебных группах ассоциации женщин-программистов.
Как вы заинтересовались программированием и наукой о данных?
В детстве одним из моих любимых занятий..
ICL: Почему GPT может учиться в контексте? (2022)
Почему GPT может учиться в контексте? Языковые модели тайно выполняют градиентный спуск как метаоптимизаторы
Статья Почему GPT может учиться в контексте? Языковые модели тайно выполняют градиентный спуск как метаоптимизаторы дает представление о том, как GPT-3 может учиться на нескольких демонстрациях и предсказывать метки для невидимых входных данных.
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..